AI 시대를 위한 혁신적인 벡터 데이터베이스 설명

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Updated on Mar 09,2024

AI 시대를 위한 혁신적인 벡터 데이터베이스 설명

벡터 데이터베이스: AI 시대를 위한 혁신적인 데이터베이스 🌟

많은 회사들이 수억 달러를 투자하면서, 벡터 데이터베이스는 많은 인기를 끌고 있습니다. 그들은 이것을 AI 시대에 맞는 새로운 종류의 데이터베이스라고 부르며, 여러 프로젝트들에게는 필요 이상의 솔루션일 수 있습니다. 심지어 전통적인 데이터베이스나 numpy ND 배열만 사용하더라도 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 벡터 데이터베이스는 극도로 흥미로우며, 특히 gpt4와 같은 대규모 언어 모델에 장기적인 메모리를 제공하는 것과 같이 많은 훌륭한 응용 프로그램들을 가능하게 합니다.이번 글에서는 초보자를 위해 벡터 데이터베이스가 무엇이고 어떻게 작동하는지에 대해 친절하게 설명하겠습니다. 또한, 사용 사례 몇 가지를 알아보고 사용할 수 있는 몇 가지 옵션에 대해서도 간단히 소개하겠습니다. 그러면 시작해봅시다!

1. 왜 벡터 데이터베이스가 필요한가요? ❓

현재 약 80%의 데이터는 소셜 미디어 게시물, 이미지, 동영상 및 오디오 데이터와 같은 비정형 데이터입니다. 이러한 데이터는 관계형 데이터베이스에 쉽게 저장할 수 없습니다. 예를 들어 이미지를 소개해 보겠습니다. 비슷한 이미지를 검색하기 위해 관계형 데이터베이스에 저장하려면 종종 수동으로 키워드나 태그를 지정해야 합니다. 왜냐하면 픽셀 값만으로는 비슷한 이미지를 검색할 수 없기 때문입니다. 텍스트 덩어리나 오디오, 비디오 데이터에 대해서도 동일한 원칙이 적용됩니다. 그래서 우리는 수동으로 태그나 속성을 지정하거나 데이터를 저장할 수 있는 다른 표현을 찾아야 합니다. 그리고 그것이 바로 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스입니다.

2. 벡터 임베딩의 개념과 작동 원리 🎯

벡터 임베딩은 기계 학습 모델에 의해 계산되는 훌륭한 알고리즘을 통해 계산됩니다. 벡터 임베딩이란 데이터를 다른 방식으로 나타내는 숫자 목록입니다. 예를 들어, 단어, 문장 또는 이미지에 대한 임베딩을 계산할 수 있습니다. 그렇게 하면 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 데이터를 얻게 됩니다. 벡터에 대한 쉬운 가능성은 거리를 계산하고 최근접 이웃 검색을 수행함으로써 유사한 벡터를 찾을 수 있다는 것입니다. 이를 2차원 예제로 표시했지만, 실제로는 벡터의 차원은 수백 개에 달할 수 있습니다. 그러나 단순히 데이터를 임베딩으로 저장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 수천 개의 벡터에 대한 쿼리를 기반으로 거리 측정을 수행하는 것은 매우 느릴 것입니다. 이것이 벡터도 디비에 인덱싱해줘야 하는 이유이고, 디비 작업 중에 인덱싱 프로세스가 2번째 중요한 요소입니다.

3. 벡터 데이터베이스의 활용 사례 🌍

우리는 이미 언어 모델에 장기 기억을 제공하기 위해 벡터 데이터베이스를 사용할 수 있음을 언급했습니다. Lang chain을 사용하여 이를 간단하게 구현할 수 있습니다. 우리는 의미 검색에 사용할 수도 있습니다. 정확한 문자열 매칭이 아닌 의미나 문맥을 기반으로 검색해야 할 때 유용합니다. 이미지, 오디오 또는 비디오 데이터의 유사성 검색에도 사용할 수 있습니다. "이것과 유사한 이미지를 찾아줘"라고 말하면 이미지를 설명하는 텍스트나 키워드를 사용하지 않고도 검색할 수 있습니다. 또한, 벡터 데이터베이스는 랭킹 및 추천 엔진으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 소매업에서 고객의 과거 구매와 유사한 상품을 제안하는 데 사용할 수 있습니다. 우리는 데이터베이스에서 항목의 가장 근접한 이웃들을 식별할 수 있으므로 간단하게 이 용도로 활용할 수 있습니다.

4. 벡터 데이터베이스 옵션 🗃️

여러가지 벡터 데이터베이스 옵션이 있습니다. 예를들어, Pinecone, VV8, Chroma, Redis, Cool, Transmillvis, Vespa AI 등이 있습니다. 이 글에서는 자세한 비교를 다루지는 않지만, 만약 깊이 있는 비교에 대한 별도의 영상을 보고 싶다면 아래 댓글에 알려주세요.