벡터 데이터베이스의 부흥은 사전 학습된 AI 모델의 보편화에 기인합니다. 벡터 데이터베이스에 대한 아이디어는 수년 전부터 존재해 왔지만, 이제 대규모 언어 모델의 등장으로 그 유용성이 완전히 실현될 수 있게 되었습니다.
벡터 데이터베이스는 추천 시스템, 이미지 유사도 검색, 이상 감지, 얼굴 감지, 자연어 처리 애플리케이션 등 다양한 애플리케이션에서 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다.
벡터 데이터베이스는 검색 기능을 향상시키기 위해 데이터의 수학적 표현을 활용하는 고급 형태의 데이터 스토리지로 정의할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 기존의 텍스트 기반 정보를 숫자 벡터로 변환한 다음 복잡한 알고리즘을 사용하여 분석하여 보다 정확한 결과를 제공하는 방식으로 작동합니다. 이러한 데이터베이스를 사용하면 인공 지능 기능을 확장하려는 사람들에게 특히 유용할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
벡터 데이터베이스는 기존 데이터베이스에서 사용하는 전통적인 표 형식의 목록 구성 대신 벡터를 활용하여 정보를 저장하는 방식입니다. 테이블과 달리 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 사용하여 수학적 공간에서 데이터를 벡터 임베딩으로 배열하고 표현합니다.
벡터 데이터베이스는 앞서 언급한 벡터 임베딩을 유지하고 벡터 임베딩을 기반으로 인덱싱, 거리 메트릭, 유사도 검색 기능과 같은 속성을 제공하기 때문에 그 활용도가 매우 중요합니다.
사전 학습된 모델과 벡터 데이터베이스 서비스의 통합은 대부분의 경우 이러한 서비스에 액세스하는 데 필요한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 키를 활용하여 촉진되는 경우가 많습니다.
벡터 임베딩이란
벡터 임베딩은 단어나 개체와 같은 엔티티에 숫자 값을 할당하는 수학적 표현입니다. 이러한 값은 고차원 공간에서 이러한 엔티티의 의미적 및 구조적 속성을 묘사하는 데 사용됩니다. 임베딩의 간단한 예로 ‘2, -3’으로 표현되는 2차원 표현을 들 수 있는데, 이는 X축에서 양수 방향으로 2단위를 나타내고 Y축에서 음수 방향으로 3단위를 나타냅니다. 마찬가지로 3차원 임베딩은 “2, -3, 5″로 표현할 수 있으며, 여기서 5 값은 데이터 포인트가 z축의 양수 방향으로 5단위 위치하는 것을 나타냅니다.
차원이 증가하면 의도된 목적과 관련하여 주어진 데이터 집합의 특성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 일반적으로 자연어 처리(NLP)에 100~300개의 차원을 사용하는 반면, 컴퓨터 비전 작업에는 수백 개의 차원을 활용합니다.
벡터 임베딩을 생성하려면 벡터 임베딩 모델 및 관련 기술을 활용해야 하며, 여기에는 BERT, CNN, RNN이 포함되나 이에 국한되지 않습니다.
벡터 임베딩이 중요한 이유는 무엇인가요?
수학적 공간 내에서 데이터의 궤적을 매핑하는 기능을 통해 컴퓨팅 장치는 데이터 포인트 사이에 존재하는 연관성과 상호 상관관계를 인식할 수 있습니다. 모든 데이터 간의 상관관계 강도를 인식함으로써 AI 모델은 인간의 이해와 일치하는 방식으로 문의를 이해할 수 있는 방법을 제공받게 됩니다.
의미 이해와 상황 인식의 부족으로 인한 오해의 가능성은 “그는 걸어가면서 마음이 무거웠다”는 표현을 정서적 고통을 겪고 있거나 상당한 부담을 안고 있는 사람이 아니라 심장 질환을 앓고 있는 사람을 지칭하는 것으로 해석하는 등 논리적으로 적절하지만 문맥상 부정확한 응답을 제공하는 기계의 사례에서 입증되었습니다.
벡터 데이터베이스가 AI를 향상시키는 방법
벡터 임베딩은 다양한 인공 지능 모델의 학습 과정에서 중요한 요소입니다. 벡터 임베딩을 저장, 색인화 및 검색하기 위한 전문 데이터베이스를 활용하는 것은 벡터 임베딩 통합의 이점을 최적화하는 데 필수적입니다. 또한 벡터 데이터베이스는 AI 모델의 개발과 훈련에 지속적으로 기여할 수 있는 신속하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 데이터베이스로 기능함으로써 AI의 기능을 향상시킵니다.
벡터 데이터베이스를 활용하면 인공지능(AI) 시스템의 기능을 강화할 수 있으므로 기업 및 기타 기관은 다음과 같은 다양한 애플리케이션에서 이러한 데이터베이스를 사용할 수 있습니다:
벡터 데이터베이스는 주변 문맥을 조사하고 검색된 정보와 가장 일치도가 높은 관련성이 높은 단어를 가져와서 검색 엔진 결과의 정확성을 향상시킴으로써 특정 문의에 적합한 검색어를 확인하는 데 도움을 줍니다.
고급 벡터 데이터베이스를 강력한 언어 모델과 방대한 저장 용량과 결합하여 인공지능 시스템이 인간의 행동과 선호도의 패턴을 분석하고 이해할 수 있도록 지원합니다. 이러한 시스템은 이러한 정보를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 개인의 관심사와 과거 행동에 기반한 개인 맞춤형 추천을 생성할 수 있습니다.
비디오 및 이미지 임베딩 모델을 활용하면 이미지 내의 물체를 인식하거나 이미지 간의 유사성을 식별하는 등의 시각적 분석 작업을 위해 인공지능 모델을 개선할 수 있습니다.이 기술은 현재 다양한 전자상거래 애플리케이션에서 널리 사용되고 있으며, 시각적 특성을 기반으로 제품을 쉽게 검색할 수 있습니다.
인공 지능에 임베딩 기술을 활용하면 정상에서 벗어난 편차를 식별할 수 있으므로 예상 매개 변수를 벗어나는 비정상 및 비정상적인 인스턴스를 감지하여 보안을 강화할 수 있으며, 사기 방지 작업, 시스템 성능 준수 및 사이버 보안 감시에 일반적으로 사용됩니다.
벡터 데이터베이스의 작동 방식
앞서 언급한 데이터는 벡터 임베딩 생성, 벡터 리포지토리에서 정보 조달, 해당 데이터를 활용한 조사 수행을 포함하는 3단계의 작업 과정을 거칩니다.
벡터 임베딩을 생성하는 과정에는 데이터의 특성에 따라 적절한 임베딩 모델을 활용하는 것이 포함됩니다. 이러한 임베딩 모델의 목적은 텍스트, 이미지, 비디오 및 음성을 임베딩이라고 하는 숫자 표현으로 변환하는 것입니다.
벡터 임베딩을 생성한 후에는 정보를 빠르고 효율적으로 저장하고 검색할 수 있도록 제품 정량화(PQ) 및 지역 민감 해싱(LSH) 등의 기술을 활용하여 벡터 데이터베이스에 보관할 수 있습니다. 이러한 벡터 데이터베이스의 예로는 Pinecone, Milvus, Chroma 등이 있습니다.
쿼리 프로세스에는 이전에 벡터 데이터베이스에 저장된 정보를 생성할 때 사용했던 것과 동일한 벡터 임베딩 모델을 활용하는 과정이 포함됩니다. 그 후 쿼리는 벡터 쿼리로 변환되어 벡터 데이터베이스에 제출됩니다. 이 시점에서 데이터베이스에서 가장 일치하는 벡터가 쿼리에 대한 가장 적절한 응답으로 검색됩니다.
인기 있는 벡터 데이터베이스
공개적으로 액세스할 수 있는 사전 학습된 모델의 확산으로 인해 벡터 데이터베이스의 사용이 증가했으며, 이는 모델의 기능을 확장할 뿐만 아니라 학습 프로세스를 가속화합니다. 그 결과 여러 조직에서 자체 벡터 데이터베이스 솔루션을 도입했으며, 그 중 일부는 업계에서 널리 인정받고 있습니다.
Pinecone은 클라우드 환경에 배포하도록 최적화된 최첨단 벡터 데이터베이스로, 매우 빠른 유사도 검색 기능을 제공할 수 있습니다. 이 혁신적인 솔루션은 뛰어난 확장성, 고급 분석 기능, 실시간 인사이트 생성을 자랑하며, 추천 엔진 및 이미지 검색 알고리즘과 같은 애플리케이션에 이상적인 선택입니다.
Milvus는 유사도 검색 및 인공지능 애플리케이션을 수용하도록 설계된 혁신적인 오픈 소스 벡터 플랫폼입니다. 이 강력한 도구는 복잡한 벡터 데이터에 대한 탁월한 인덱싱 및 검색 기능을 자랑하며 사용자에게 빠르고 안정적인 결과를 제공합니다. 또한 Milvus는 다양한 인덱싱 알고리즘을 지원하고 여러 프로그래밍 언어용 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공하여 다양한 사용 사례에 적응력이 뛰어납니다.
Redis는 뛰어난 성능 기능을 자랑하는 고급 벡터 데이터베이스로, 실시간 애플리케이션, 세션 관리, 트래픽이 많은 웹사이트를 손쉽게 지원할 수 있습니다. 이 다목적 플랫폼은 뛰어난 확장성과 안정성으로 인해 실시간 데이터 분석, 유사도 검색, 추천 시스템 등에 자주 사용됩니다.
Weaviate는 스키마 검색, 실시간 업데이트 수신, 시맨틱 검색 수행, 문맥에 따른 데이터 구성을 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다. 이 다목적 플랫폼은 다양한 애플리케이션, 특히 동적 사용자 인터페이스와 적응형 학습 경험이 필요한 애플리케이션을 위한 맞춤형 경험 시스템을 개발하는 데 활용할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스의 미래
이미지, 비디오, 텍스트를 아우르는 다차원 데이터 세트의 확산은 기존 인공지능 아키텍처의 범위를 확장하고 강화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 데이터베이스 구축에 벡터를 신중하게 적용하면 의료, 뱅킹, 온라인 리테일, 네트워크 보안 등 다양한 영역에서 발전을 촉진할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스를 직접 경험해 보려면 Auto-GPT를 설치하고 서비스에 액세스하기 위해 API 키가 필요한 Pinecone과 같은 솔루션을 구현해 볼 수 있습니다.