한 차원 높은 검색을 실현하세요: 벡터 데이터베이스의 힘

벡터 데이터베이스 소개

요즘은 인공지능(AI)의 최신 혁신에 대해 듣지 않고는 어디에도 갈 수 없습니다. 플랫폼에 AI를 도입하지 않았다면 이 개념이 부담스럽게 느껴질 수 있지만, 생각보다 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 분야의 혁신을 이끄는 주요 기능 중 하나는 다음과 같습니다. 벡터 검색 는 정확히 일치하는 키워드 없이도 사용자가 무엇을 검색하는지 파악할 수 있기 때문입니다. 정확히 일치하는 키워드의 한계로 인해 이 기능을 구현하는 것은 주제를 탐색하거나 추천을 찾거나 특정 이미지를 찾을 때 고객이 기대하는 최상의 사용자 경험과 결과를 제공하는 데 매우 중요합니다. 

이 글에서는 벡터 데이터베이스가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 벡터 검색이 기존 키워드 기반 검색의 한계를 극복하는 데 중요한지 살펴봅니다. 또한 벡터 검색의 사용 사례를 살펴보고, 벡터 데이터베이스의 예를 살펴보고, 벡터 데이터베이스를 둘러싼 오해를 살펴볼 것입니다. 벡터 검색이 어떻게 검색의 판도를 바꾸고 있는지 자세히 알아보세요. 

벡터 데이터베이스란 무엇인가요?

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 관리하도록 설계된 특수한 유형의 데이터베이스입니다. 이러한 벡터는 크기와 방향 등 다차원 공간에서 데이터 포인트의 본질을 포착하는 수치 표현입니다. 

개발자는 벡터를 숫자의 배열로 생각할 수 있습니다. 

[ [ 0.6, 0.3, 04 ....], [0.1, 0.5, 0.2....] ]

정형 데이터에 초점을 맞춘 기존 데이터베이스와 달리, 벡터 데이터베이스는 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 비정형 데이터를 벡터로 인코딩하여 처리하는 데 탁월합니다. 이러한 데이터베이스는 효율적인 벡터 연산과 유사도 검색에 최적화되어 있어 추천 시스템, 콘텐츠 검색, 머신 러닝, 이상 징후 탐지와 같은 애플리케이션에 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이러한 데이터베이스를 흔히 k-근접 이웃(kNN) 검색이라고 합니다.

벡터 데이터베이스는 어떻게 작동하나요?

벡터 데이터베이스는 벡터 공간 인덱싱 및 검색 원리를 기반으로 작동합니다. 데이터가 벡터 데이터베이스로 수집되면 벡터화라는 프로세스를 거칩니다. 이 과정에는 단어 임베딩이나 이미지 인코더와 같은 머신 러닝 모델을 사용해 텍스트나 이미지와 같은 원시 데이터를 고차원 벡터로 변환하는 트랜스포머라는 것이 포함됩니다. 이러한 벡터는 데이터의 의미론적 및 문맥적 정보를 수백, 수천 개의 서로 다른 차원에 걸쳐 간결한 형태로 표현합니다.

🐊 = [0.1, 0.6, 0.3, ... ] (100대 치수)

🐘 = [0.9, 0.3, 0.2, ... ]

 

벡터 임베딩

벡터 임베딩은 벡터 데이터베이스에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 포인트가 벡터로 변환되는 벡터화 프로세스의 결과물입니다. 이러한 임베딩은 데이터 포인트 간의 관계를 보존하여 효율적인 비교 및 유사도 계산을 가능하게 합니다. 벡터 임베딩은 벡터 공간에서 유사한 데이터 포인트를 서로 더 가깝게 배치함으로써 빠르고 정확한 유사도 검색을 가능하게 합니다.

벡터 검색이 중요한 이유

벡터 데이터베이스의 기본 기능인 벡터 검색은 기존 키워드 기반 검색의 한계를 해결합니다. 키워드 검색은 정확히 일치하는 항목에 효과적이지만, 벡터 검색은 데이터의 의미론적 의미와 문맥을 고려하여 키워드를 뛰어넘습니다. 이 기능은 항목 간의 유사성을 이해하는 것이 가장 중요한 콘텐츠 추천과 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다.

예를 들어, 벡터가 동물의 종류라고 가정해 봅시다. 바다 생물은 벡터의 유사성을 통해 육지 생물과 구별할 수 있는 유사성을 빠르게 발견할 수 있습니다.

산업 전반의 벡터 검색 사용 사례

벡터 데이터베이스를 기반으로 하는 벡터 검색은 산업 전반에 걸쳐 광범위한 사용 사례를 가지고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 특히 벡터 데이터베이스를 통해 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 구현하는 머신 러닝과 AI 분야에서 두드러지게 나타납니다.

벡터 데이터베이스의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 추천 시스템입니다. 이러한 시스템은 벡터 거리를 분석하여 사용자의 선호도에 맞는 제품, 영화 또는 콘텐츠를 제안할 수 있습니다. 또 다른 주요 응용 분야는 이미지 및 콘텐츠 분류로, 벡터 데이터베이스는 유사한 이미지나 텍스트를 높은 정확도로 식별하고 일치시키는 데 도움을 줍니다.

의료 분야에서 벡터 데이터베이스는 게놈 데이터 분석에서 중요한 역할을 하며, 연구자들이 유사한 DNA 서열을 효율적으로 식별할 수 있게 해줍니다. ChatGPT와 같은 AI 대규모 언어 모델(LLM)의 경우, 장기 저장을 위해 벡터 데이터베이스를 활용하는 것은 AI 혼동과 환각을 완화하는 중요한 전략이 될 수 있습니다. 개발자는 벡터 데이터베이스 내에 LLM 임베딩을 통합함으로써 AI 모델의 지식이 일관성과 근거를 유지하도록 하여 신뢰할 수 없거나 무의미한 응답을 생성할 위험을 최소화할 수 있습니다. 

Couchbase Server에는 예측 서비스도 제공할 수 있는 기능이 있으며, 이에 대해서는 블로그에 문서화되어 있습니다. Couchbase를 사용한 실시간 예측 서비스 시스템의 5가지 사용 사례 [2부 1편] 그리고 카우치베이스를 머신 러닝 모델 저장소로 사용하는 방법 [2부 2편]. 에도 기능이 있습니다. Couchbase Lite의 예측 쿼리 API 모바일 사용 사례에 적합합니다.

벡터 데이터베이스 예제

특정 사용 사례를 해결하기 위해 여러 벡터 데이터베이스가 등장했습니다. 예를 들어 Milvus는 유사도 검색 및 벡터 분석을 위한 오픈 소스 플랫폼을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. Pinecone은 배포와 확장을 간소화하는 클라우드 기반 벡터 데이터베이스 서비스를 제공합니다. 이러한 예는 다양한 개발자의 요구와 선호도를 충족하는 벡터 데이터베이스의 다양성을 강조합니다.

벡터 검색: 데이터베이스 카테고리 또는 데이터베이스 기능?

벡터 검색은 독립형 데이터베이스일 수도 있고 기존 데이터베이스에 통합된 기능일 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 다중 모델 데이터베이스 다음과 같은 카우치베이스 서버 그리고 카펠라. 여러 데이터베이스가 벡터 검색 기능을 통합하여 쿼리 및 검색 기능을 강화하는 동시에 공통 데이터 저장 및 관리 인터페이스를 유지합니다. 이러한 추가 기능은 최신 데이터 관리에서 벡터 연산의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있음을 강조합니다.

벡터 데이터베이스는 유사도 검색 작업에 탁월하지만, 모든 사용 사례에 가장 적합한 것은 아닙니다. 추천 시스템이나 시맨틱 검색과 같이 유사한 벡터를 찾는 것이 주요 목표인 시나리오에 맞춰져 있습니다. 다른 데이터베이스 기능의 경우, 다음과 같은 서비스를 사용할 수 있습니다. 키-값, SQL++, 지리공간전체 텍스트 검색 의 기능 카우치베이스 카펠라 가 더 적합하거나 최소한 상호 보완적일 수 있습니다. 멀티모달 데이터베이스 내에 벡터 검색을 배포하면 혼동과 환각으로부터 보호할 수 있을 뿐만 아니라 복잡성이 실시간 AI 애플리케이션의 신뢰성에 미치는 해로운 영향에 대응할 수 있습니다.

결론

벡터 데이터베이스는 그 기능으로 인해 고차원 데이터를 처리하고 유사성 검색 작업을 수행하는 데 이상적입니다. 개발자들이 비정형 데이터를 관리하고 의미 있는 인사이트를 추출하는 데 어려움을 겪고 있는 가운데, 벡터 검색은 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제공합니다. 벡터 검색은 다음과 같은 다양한 산업 분야에 적용됩니다. 엔터테인먼트헬스케어를 통해 모든 종류의 조직이 사용자의 검색 의도를 더 잘 충족시킬 수 있습니다. 벡터 검색의 원리와 그 기능을 이해함으로써 개발자는 비슷한 유형의 트리를 식별하거나 새로운 영화를 찾는 등 사용자가 찾고자 하는 핵심에 더 가까이 다가가는 더 스마트하고 직관적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 벡터 데이터베이스는 데이터 기반 애플리케이션의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

추가 리소스:

👁️  Milvus: 오픈 소스 벡터 데이터베이스

🌲  솔방울: 클라우드 기반 벡터 데이터베이스

🤗  허깅페이스: 트랜스포머 및 AI 모델 라이브러리

🚀  카우치베이스 카펠라: 관리형 다중 모델 데이터베이스

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작성자

게시자 Ian McCloy, 제품 관리 이사

이안 맥클로이는 카우치베이스의 플랫폼 및 보안 제품 관리 그룹 디렉터로 영국에 거주하고 있습니다. 그의 전담 팀은 Couchbase Server와 SaaS 데이터베이스인 Capella의 안정성, 가용성, 서비스 가능성 및 보안 아키텍처를 담당하고 있습니다. 이 팀은 또한 Couchbase Kubernetes 자율 운영자와 같은 클라우드 네이티브 플랫폼을 소유하고 있습니다. Ian은 소프트웨어 엔지니어, 기술 지원 엔지니어, 품질 보증 엔지니어, 시스템 관리자 등 다양한 경력을 보유하고 있습니다. 20년 경력의 대부분을 글로벌 기술 팀을 이끌었으며 정보 보안, 가상화 및 하드웨어 설계 분야에서 여러 특허를 보유하고 있습니다. https://www.linkedin.com/in/ianmccloy/

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