최근 IT 분야에서 많이 언급되고 있는 벡터 데이터베이스가 무엇인지 이번 글을 통해 자세하게 알아보도록 하겠습니다.
벡터 DB란 무엇인가?
데이터는 여러 방식으로 전달될 수 있습니다. 비정형 정보로는 텍스트 문서, 리치 미디어, 오디오 등이 있고, 정형화된 정보로는 애플리케이션 로그, 테이블, 그래프 등이 있습니다. 기계 학습 분야에서의 발전 덕분에 인공지능 기술을 활용해서 임베딩 모델이라는 형태의 머신러닝 모델을 구현할 수 있게 되었습니다. 임베딩은 다양한 형태의 데이터를 그 의미와 맥락을 반영하는 벡터로 변환합니다.
해당 기능을 이용하면 주변 데이터 지점을 탐색하여 비슷한 유형의 자산을 발견할 수 있습니다. 벡터 검색 방식을 이용하면 스마트폰으로 촬영한 사진과 유사한 이미지를 찾을 수 있는 등 차별화된 경험을 할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 데이터를 다차원 점으로 저장하고 조회하는 기능을 지원합니다. 다차원 공간에서 인접한 이웃을 효과적이고 신속하게 검색할 수 있는 새로운 기능을 구현합니다.
보통 K-NN(K-최근접 이웃) 인덱싱 기법을 사용하며, 그 외에도 계층적 탐색이 가능한 소규모 세계(Hierarchical Navigable Small World, HNSW)나 반전된 파일 인덱스(Inverted File Index, IVF) 알고리즘 등으로도 구축될 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 데이터 관리, 장애 허용성, 인증 및 접근 제어, 질의 처리 엔진 등 다양한 부가 기능을 지원합니다.
벡터 데이터베이스는 주로 어떤 용도로 쓰이나요?
벡터 데이터베이스는 주로 시각적 검색, 의미 체계 검색, 다중 모드 검색 등의 벡터 검색 활용 분야에서 성능을 향상시키는 데 쓰입니다. 최근에는 생성형 인공지능(AI) 텍스트 모델을 활용하여 대화형 검색 경험을 제공하는 지능형 에이전트를 개발하였습니다. 또한 생성형 인공지능 모델은 챗봇이 실제로는 그렇지 않더라도 믿을 만한 대답을 제공하도록 함으로써 실제로 그런지 아닌지를 구별하지 못하도록 하는 것을 막을 수 있습니다.
개발 과정은 제품 이미지와 같은 말뭉치를 벡터로 변환하기 위해 설계된 포함 모델을 만드는 것부터 시작되는데요. 데이터 추출 과정을 데이터 하이드레이션이라고도 부릅니다. 이제 앱 개발자는 데이터베이스를 활용해 제품 이미지를 변환하고 벡터 기술을 이용해 비슷한 이미지를 조회함으로써 유사 상품 검색이 가능해졌습니다. 모델 내부에서 k-NN(k-최근접 이웃) 인덱싱은 벡터를 효과적으로 찾고 코사인 거리 측정과 같은 방법을 활용하여 유사도를 바탕으로 결과들의 순위를 정합니다.
벡터 데이터베이스가 중요한 이유는 무엇인가요?
개발자는 임베딩 기법을 활용해 생성된 벡터 데이터를 벡터 데이터베이스에 색인화 할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 주변 벡터를 조회하여 비슷한 자산을 식별할 수 있어요. 벡터 데이터베이스는 임베딩 모델을 실행하기 위한 방식을 지원합니다. 데이터베이스의 기능들 중 리소스 관리, 보안 제어, 확장성, 내결함성과 같이 중요한 요소들을 활용한다면, 그리고 복잡한 질의어를 통해 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있는 능력까지 이용한다면 애플리케이션을 제작하는데 있어서 훨씬 높은 효율성을 얻을 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 개발자가 고유한 애플리케이션 경험을 창출할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 이를테면 이용자가 핸드폰으로 찍은 사진을 활용해 유사한 이미지를 찾아볼 수 있습니다. 프로그래머는 서로 다른 방식의 기계 학습 알고리즘을 활용해서 이미지나 스캔한 문서같은 자료에서 데이터 추출하는 과정을 자동화 할 수 있습니다. 벡터와 메타데이터를 함께 인덱싱하면 키워드와 벡터 모두에서 복합 검색을 할 수 있습니다. 또한 연관성 순위에 의미 체계 파악을 결합하여 검색 결과를 향상시킬 수도 있습니다.
생성 AI 분야에서의 발전으로 인해 이제는 ChatGPT와 같이 텍스트를 생성하고 사람들과의 복잡한 대화를 처리할 수 있는 새로운 형태의 모델들이 등장하게 되었습니다. 일부는 여러 방법으로 동작 가능합니다. 예를들자면, 특정 모델은 이용자가 경치를 묘사하면 그에 부합하는 이미지를 만들어낼 수 있습니다. 그러나 생성형 모델은 실제 사실과 허위 정보를 구별하기 어려울 수 있으므로 챗봇이 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있습니다. 생성형 AI 모델의 부족한 점을 벡터 데이터베이스가 보완할 수 있습니다. 생성 AI 챗봇용 외부 지식 기반을 공급하며, 믿을 수 있는 정보가 나가도록 도울 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 다음과 같은 분야에서 사용됩니다.
지도 및 지리 정보 시스템, 벡터 데이터는 지도 제작 및 지리 정보 시스템에서 사용됩니다. 이는 정확한 좌표와 속성 정보를 포함하고 있어 위치 기반 서비스나 지도 검색 엔진 등에서 활용됩니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 검색 기능을 활용하고자 하는 개발자에게 유용합니다. 앱 개발자는 오픈소스 모델이나 머신러닝 툴, 그리고 근간이 되는 모델 서비스를 활용해서 임베딩을 만들고 벡터 데이터베이스를 활성화 할 수 있습니다.
전문 데이터 사이언티스트와 엔지니어로 이루어진 팀은 최적화된 임베딩을 생성하고 벡터 데이터베이스를 활용하여 효과적으로 관리할 수 있습니다.
이렇게 함으로써 인공지능(AI) 해결책을 더욱 신속하게 전달할 수 있습니다. 운영 팀은 해당 솔루션을 일반적인 데이터베이스 업무 처리에 활용함으로써 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
벡터 데이터베이스의 장점은 무엇인가요?
벡터 데이터베이스를 활용하게 되면 개발자들은 벡터 검색이라는 방법을 이용해서 독창적인 경험을 창조할 수 있게 됩니다. AI 앱 개발 속도를 높이고 AI 기반 앱 작업 부하의 운영을 간편하게 할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 k-NN(k-최근접 이웃) 인덱스 대신 사용될 수 있습니다. 이런 형태의 인덱스를 활용, 조절 및 관리하려면 많은 부가적인 전문 지식과 기술 공학이 요구됩니다. 뛰어난 벡터 데이터베이스는 데이터 관리, 장애 허용성, 핵심 보안 기능, 질의 처리 엔진 등 다양한 기능을 지원하여 애플리케이션 구축의 기초를 마련합니다.
해당 기능을 활용하면 사용자는 간편하게 워크로드를 관리하며 뛰어난 확장성을 보장받고, 보안 관련 요구사항도 충족시킬 수 있습니다. 쿼리 엔진 및 SDK와 같은 도구는 애플리케이션 개발 과정을 간편하게 만들어줍니다. 또한 개발자는 K-NN 검색의 일환으로 메타데이터에 대한 고급 질의(예: 검색 및 분류)를 수행할 수 있습니다. 또한, 기존의 용어 빈도 모델인 BM25와 벡터 점수를 결합하여 정보 검색 성능을 향상 시키는 하이브리드 관련성 점수 모델을 활용할 수도 있습니다.
이번 글에서는 벡터 DB에 대해서 상세하게 다뤄 보았는데요. 개념 잡기가 힘드신 분들께서는 내용을 상세하게 읽어보시면 조금이나마 이해가 되실겁니다. 또한, 인터넷이나 온라인상에 많은 정보가 있으므로 Vector DB에 대해 찾아보시면 많은 자료를 찾아볼수 있을것입니다.