오픈서치 벡터

OpenSearch Vector

RAG 및 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 오픈소스 벡터 검색 솔루션

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소개

OpenSearch Vector는 수십억 개의 벡터를 초고속으로 처리하는 오픈소스 분산형 벡터 검색 엔진입니다. HNSW·IVF 알고리즘 기반 k-NN 검색과 GPU 가속(CAGRA) 인덱싱을 지원하며, 전통적인 렉시컬 검색과 벡터 기반 시맨틱 검색을 결합한 하이브리드 검색에 특화되어 있습니다. OpenSearch 3.0 업데이트를 통해 Z-score 정규화, gRPC 지원, 자동 임베딩 생성 파이프라인 등이 추가되었습니다.

활용 워크플로우

입력

비정형 데이터 소스 (S3, GitHub, 로컬 문서)ML 모델 엔드포인트 (Amazon Bedrock, SageMaker, HuggingFace)REST API 및 gRPC 쿼리 요청OpenSearch Dashboards 시각화 도구

오픈서치 벡터

Neural Ingest Pipeline: 모델 커넥터를 통한 실시간 텍스트-벡터 임베딩 자동 변환Vector Compression: SQ(Scalar Quantization) 또는 PQ(Product Quantization)를 활용한 최대 32배 메모리 압축Multi-Engine Indexing: Lucene, FAISS, 또는 GPU 가속 기반(CAGRA) 고차원 벡터 인덱스 구축Hybrid Query Processor: BM25 텍스트 점수와 벡터 유사도 점수의 Z-score/Min-Max 정규화 및 병합

출력

Top-k 유사도 검색 결과 (JSON/Metadata 포함)정규화된 하이브리드 검색 랭킹 리스트RAG(검색 증강 생성)용 컨텍스트 청크검색 지연 시간 및 재현율(Recall) 분석 리포트

GPU 가속 경로 (Billion-scale)

NVIDIA cuVS 라이브러리와 CAGRA 알고리즘을 사용하여 수십억 개의 벡터를 1시간 내에 인덱싱하고 초고속 검색 수행

신경망 검색(Neural Search) 경로

외부 모델 연동 없이 OpenSearch 내부에서 임베딩 생성 및 통합 검색 파이프라인 자동화

하이브리드 검색(Hybrid Search) 경로

키워드 기반 BM25 검색과 시맨틱 벡터 검색 결과를 실시간으로 결합하여 검색 정확도 극대화

핵심 차별점: Lucene 기반의 강력한 텍스트 검색 기능과 FAISS/GPU 기반의 대규모 벡터 엔진을 단일 플랫폼에서 통합 관리하며, 실시간 하이브리드 정규화를 통해 검색 정확도를 극대화합니다.

주요 기능

k-NN 플러그인 — HNSW·IVF 알고리즘 기반 고성능 벡터 유사도 검색
Seismic 희소 검색 알고리즘 — 신경망 희소 검색 속도 향상
하이브리드 검색 — 키워드+벡터 결합 검색으로 정확도 극대화
뉴럴 스파스 검색 — LLM 기반 문서 임베딩 및 의미론적 검색
OpenSearch Dashboards — 벡터 검색 결과 시각화

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

오픈소스이므로 비용 효율적이며 커스터마이징이 자유롭습니다. AWS 등 주요 클라우드 서비스에서 관리형 서비스로 쉽게 이용할 수 있고, 대규모 분산 처리에 최적화되어 있어 안정성이 뛰어납니다. 하이브리드 검색을 통해 검색 품질을 정교하게 조정할 수 있습니다.

단점

설정 및 클러스터 관리가 복잡할 수 있으며, k-NN 인덱싱 시 메모리 소모가 큽니다. 초보자가 최적의 성능을 내기 위해 튜닝해야 할 파라미터가 많아 학습 곡선이 존재합니다.

가격 정보

무료시작 가격: Free (Open Source)

오픈소스 소프트웨어로 직접 설치하여 사용하는 경우 무료입니다. AWS 관리형 서비스 이용 시 t3.small.search 인스턴스 기준 월 약 $26부터 시작하며, 1년간 매달 750시간의 무료 티어를 제공합니다. 서버리스 옵션은 최소 2 OCU(OpenSearch Compute Unit) 사용이 필요하며 시간당 약 $0.48의 비용이 발생합니다.

가격표 확인하기

정보 확인일: 2026. 8. 30. · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요