벡터 검색 엔진 핵심 HNSW 성능 벤치마크: Brute Force가 더 효율적인 경우

요약

한 개발자가 벡터 DB 라이브러리의 블랙박스 특성을 이해하고자 외부 라이브러리 없이 직접 HNSW 알고리즘과 BM25 검색 엔진을 구현하여 벤치마크를 수행했습니다. 테스트 결과, 직접 구현한 HNSW는 파이썬 기반의 그래프 탐색 속도 문제로 인해 자체 Brute force 방식보다 SciFact 데이터셋(5,183개 문서)에서 18.3배 느린 성능을 보였습니다. FAISS와 비교했을 때, FAISS의 flat 방식은 0.237ms, HNSW는 0.323ms의 지연 시간을 기록한 반면, 직접 구현한 HNSW는 7.517ms의 높은 지연 시간을 나타냈습니다. 파이썬으로 작성된 그래프 탐색 알고리즘의 오버헤드가 성능 저하의 주요 원인으로 지목되었습니다. 이번 실험은 HNSW 알고리즘의 작동 원리를 파악하는 학습 목적으로는 유용하지만, 실제 프로덕션 환경에서의 성능 최적화를 위해서는 C++ 기반의 검증된 라이브러리인 FAISS 활용이 필수적임을 시사합니다.

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