벡터 데이터베이스를 넘어서: Parquet과 Polars를 사용한 효율적인 텍스트 임베딩 처리

이 글에서는 벡터 데이터베이스에 의존하지 않고 텍스트 임베딩을 효율적으로 처리하는 방법을 제시합니다. 저자는 Magic: The Gathering 카드의 임베딩과 메타데이터를 포함한 표 형식 데이터를 Parquet 파일로 저장하고, Polars 라이브러리를 사용하여 빠른 유사도 검색 및 데이터 필터링을 수행합니다. Polars의 제로 복사 기능과 중첩 데이터에 대한 뛰어난 지원으로 인해 이 방법은 기존 CSV 또는 Pickle 방법보다 빠르고 효율적이며, 데이터셋을 필터링할 때도 높은 성능을 유지합니다. 저자는 CSV, Pickle, NumPy와 같은 다른 저장 방식과 비교하여 중간 규모의 텍스트 임베딩을 처리하는 데 Parquet과 Polars의 조합이 최적이며, 매우 큰 데이터셋을 처리하는 경우에만 벡터 데이터베이스를 고려해야 한다고 결론짓습니다.