벡터 데이터베이스

핵심 개념 및 기능

벡터 데이터베이스는 데이터베이스에서 주어진 쿼리 벡터에 "가장 가까운" 벡터를 찾는 벡터 검색 원리에 따라 작동합니다. 이러한 근접성은 일반적으로 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 거리 메트릭을 사용하여 측정됩니다. 핵심 워크플로에는 다음이 포함됩니다:

1. 임베딩 생성: 임베딩 모델(예: 텍스트, 이미지)을 사용하여 데이터(예: 텍스트, 이미지)를 벡터로 변환합니다(텍스트의 경우 BERT 또는 Ultralytics YOLO 모델 등). 이러한 벡터는 고차원 공간에서 데이터의 의미론적 본질을 포착합니다.
2. 인덱싱: 생성된 벡터는 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. 빠른 검색을 위해 데이터베이스는 특수 인덱싱 알고리즘, 주로 HNSW(계층적 탐색 가능한 작은 세계) 또는 IVF(반전 파일 인덱스)와 같은 ANN(근사 근접 이웃) 검색 기법을 사용합니다. 이러한 인덱스를 사용하면 수십억 개의 벡터에서도 빠른 유사도 검색이 가능하며, 실시간 추론에 중요한 속도 향상과 완벽한 정확도를 맞바꿀 수 있습니다. 인기 있는 ANN 라이브러리로는 FAISS와 ScaNN이 있습니다.
3. 쿼리: 쿼리(벡터로도 변환됨)가 수신되면 데이터베이스는 인덱스를 사용하여 선택한 거리 메트릭에 따라 쿼리 벡터와 가장 유사한 벡터를 효율적으로 찾아서 반환합니다.

벡터 데이터베이스와 기존 데이터베이스 비교

기존 데이터베이스(예: SQL 또는 NoSQL 데이터베이스)는 정형 또는 반정형 데이터용으로 설계되었으며 표준 데이터베이스 인덱싱 방법(예: B-tree)을 사용한 정확한 매칭에 의존합니다. 이러한 데이터베이스는 본질적으로 벡터로 표현되는 비정형 데이터에 필요한 유사도 검색을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있지 않습니다.

주요 차이점은 다음과 같습니다:

• 데이터 유형: 기존 데이터베이스는 영숫자 데이터, JSON 등을 처리합니다. 벡터 데이터베이스는 고차원 숫자 벡터를 처리합니다.
• 쿼리 유형: 기존 데이터베이스는 일치 검색, 범위 쿼리 또는 키워드 검색을 수행합니다. 벡터 데이터베이스는 유사도 검색(가장 가까운 이웃 검색)을 수행합니다.
• 인덱싱: 기존 데이터베이스는 B-트리 또는 해시 인덱스와 같은 인덱스를 사용합니다. 벡터 데이터베이스는 ANN 인덱스를 사용합니다.

AI 및 머신 러닝 분야의 애플리케이션

벡터 데이터베이스는 수많은 AI 애플리케이션의 근간을 이루는 기반입니다:

• 시맨틱 검색: 검색 엔진이나 내부 지식 기반이 키워드가 아닌 의미를 기반으로 결과를 찾을 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어 '건강한 점심 아이디어'를 검색하면 정확한 검색어가 포함되어 있지 않더라도 샐러드와 곡물 덮밥 레시피가 표시될 수 있습니다.
• 추천 시스템: 콘텐츠 임베딩과 사용자 프로필을 기반으로 사용자가 이전에 좋아했던 것과 유사한 영화나 노래를 추천하도록 Netflix나 Spotify 같은 플랫폼에 힘을 실어줍니다.
• 이미지 인식 및 시각적 검색: 사용자가 유사한 이미지를 찾을 수 있도록 하거나(역 이미지 검색), 이미지를 업로드하여 전자상거래에서 제품을 검색할 수 있도록 합니다. 이는 컴퓨터 비전(CV)의 핵심 애플리케이션입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 벡터 데이터베이스를 활용하여 대규모 시각 데이터 세트를 관리하고 검색할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP): 텍스트 의미를 이해하여 질의응답 시스템, 챗봇, 문서 클러스터링과 같은 애플리케이션을 지원합니다.
• 검색 증강 생성(RAG): 벡터 데이터베이스에서 관련 최신 정보를 검색하여 모델의 응답을 사실 데이터에 근거하여 환각을 줄임으로써 대규모 언어 모델(LLM)을 향상시킵니다.
• 이상 징후 탐지: 벡터 공간에서 밀집된 클러스터에서 멀리 떨어져 있는 비정상적인 데이터 포인트(벡터)를 식별하여 사기 탐지 또는 시스템 모니터링에 유용합니다.
• 데이터 탐색 도구: 사용자가 유사한 데이터 요소를 함께 그룹화하여 대규모 데이터 집합을 시각화하고 이해할 수 있도록 도와주는 도구로, 임베딩을 사용하는 Ultralytics Explorer와 같은 도구가 있습니다.

인기 있는 벡터 데이터베이스

다음과 같은 여러 오픈 소스 및 상용 벡터 데이터베이스를 사용할 수 있습니다:

• Pinecone: 인기 있는 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다.
• Milvus: 확장성을 위해 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다.
• Weaviate: 그래프 기능을 갖춘 오픈 소스 AI 네이티브 벡터 데이터베이스입니다.
• Chroma DB: 개발자 경험에 초점을 맞춘 오픈소스 임베딩 데이터베이스입니다.
• Qdrant: 오픈 소스 벡터 데이터베이스 및 유사성 검색 엔진입니다.

벡터 데이터베이스의 부상은 정교한 AI 애플리케이션을 구축하는 데 있어 임베딩과 유사도 검색의 중요성이 커지고 있음을 반영하며 벡터 데이터베이스 시장의 상당한 성장을 이끌고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 최신 머신 러닝 모델이 포착한 인사이트를 효과적으로 활용하기 위한 중요한 인프라 구성 요소입니다.