폭발하는 인공지능, 숨겨진 데이터 처리의 어려움
인공지능은 모든 산업을 변화시키며 혁신을 약속하지만 새로운 과제도 동시에 제시합니다. 특히 대용량 언어 모델, 생성 인공지능, 의미 검색과 같은 분야에서 효율적인 데이터 처리는 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
이러한 최신 응용 프로그램은 모두 벡터 임베딩이라는 특별한 종류의 데이터 표현 방식에 의존합니다. 벡터 임베딩은 인공지능이 이해하고 장기적인 기억을 유지하는 데 중요한 의미 정보를 담고 있는 벡터 데이터 표현입니다.
하지만 임베딩은 다양한 속성과 특징을 가지고 있어 관리하기가 어렵습니다. 인공지능 및 머신 러닝 맥락에서 이러한 특징은 데이터의 여러 차원을 나타내며 패턴, 관계 및 기본 구조를 이해하는 데 필수적입니다.
벡터 데이터베이스: 인공지능 시대의 데이터 관리 솔루션
바로 이러한 이유로 벡터 데이터를 전문적으로 처리하기 위해 설계된 데이터베이스가 필요합니다. 벡터 데이터베이스는 임베딩에 대한 최적화된 저장 및 쿼리 기능을 제공하여 이러한 요구 사항을 충족시킵니다.
벡터 데이터베이스는 기존의 스칼라 기반 데이터베이스가 갖지 못했던 전통적인 데이터베이스 기능과 임베딩 처리 전문성을 모두 갖추고 있습니다.
기존의 스칼라 기반 데이터베이스는 벡터 데이터의 복잡성과 규모를 따라가기 어려워 통찰력을 추출하고 실시간 분석을 수행하기가 힘들다는 문제가 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 데이터에서 최대한의 가치를 얻을 수 있는 성능, 확장성, 유연성을 제공합니다.
인공지능의 지식 저장소: 벡터 데이터베이스의 역할
최신 벡터 데이터베이스는 효율적인 비용과 지능 확장성을 처리하기 위해 더욱 정교한 아키텍처를 도입하고 있습니다. 이러한 기능은 서버리스 벡터 데이터베이스를 통해 구현되며 인공지능에 대한 저렴한 지식 지원을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스를 사용하면 의미 정보 검색, 장기 기억 등과 같은 지식을 인공지능에 추가할 수 있습니다.
이 글은 앞으로 몇 부분에 걸쳐 벡터 데이터베이스의 작동 원리, 활용 사례, 그리고 개인적인 경험을 바탕으로 한 벡터 데이터베이스 활용법 등에 대해 더욱 자세히 살펴볼 예정입니다.
벡터 인덱스와 벡터 데이터베이스
벡터 검색은 이미지, 문서, 음성 등 다양한 데이터를 벡터라는 수치 배열로 변환하여 유사한 데이터를 빠르게 찾는 기술입니다. 이때 벡터 검색 성능을 향상시키는 데 도움을 주는 두 가지 방법이 있습니다. 바로 벡터 인덱스와 벡터 데이터베이스죠.
벡터 인덱스는 마치 사전의 색인처럼 벡터 데이터를 효율적으로 관리하는 도구입니다. 덕분에 벡터 검색 속도를 크게 향상시킬 수 있지만, 단순히 검색만 지원할 뿐 데이터 관리 기능이 부족합니다. 반면 벡터 데이터베이스는 벡터 인덱스의 기능 외에도 데이터 삽입, 삭제, 업데이트와 같은 데이터 관리 기능을 제공합니다. 또한 메타데이터(부가 정보)를 함께 저장하여 보다 정교한 검색을 지원하고, 데이터 양이 늘어나도 성능 저하 없이 검색을 수행할 수 있도록 확장성이 뛰어납니다. 실시간 업데이트 기능을 통해 항상 최신 데이터를 기반으로 검색 결과를 제공하는 것도 장점 중 하나입니다.
따라서 벡터 검색 성능을 뿐만 아니라 데이터 관리까지 효과적으로 수행하고 싶다면 벡터 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 벡터 인덱스만으로는 힘든 작업도 벡터 데이터베이스를 활용하면 보다 쉽고 안전하게 처리할 수 있어요!
벡터 데이터베이스, 익숙한 데이터베이스와 무엇이 다른가?
데이터베이스라고 하면 대부분의 분들은 어떤 정보를 떠올리시나요?
저도 처음에는 엑셀 시트 같은 표 형태로 정보가 저장된 것을 떠올렸습니다. 실제로 기존 관계형 데이터베이스는 이러한 방식으로 스칼라 데이터를 행과 열로 관리합니다. 하지만 최근에는 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터가 폭발적으로 증가하면서 기존 데이터베이스의 한계가 드러났습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 달리 정보를 수치 리스트 혹은 벡터라는 형태로 저장하고 관리합니다. 이 벡터는 데이터 객체의 특징을 수학적으로 표현한 것이죠.
예를 들어, 이미지 데이터를 벡터 데이터베이스에 저장한다고 해보면요. 이 이미지는 픽셀 값으로 구성되어 있지만 벡터 데이터베이스는 이 픽셀 값들을 벡터로 변환하여 저장합니다. 이렇게 저장된 벡터를 바탕으로 유사한 이미지를 찾는 것이 가능해지죠.
그럼 벡터 데이터베이스는 어떻게 작동할까요? 벡터 데이터베이스는 크게 세 단계로 구성됩니다.
1. 인덱싱: 먼저 데이터를 빠르게 검색하기 위해 벡터 데이터베이스는 인덱싱 과정을 거칩니다. 이 과정에서는 PQ, LSH, HNSW 등과 같은 알고리즘을 사용하여 벡터들을 특정 데이터 구조로 매핑합니다. 이를 통해 유사 검색 시 효율성을 높이는 것이죠.
2. 질의: 사용자가 어떤 데이터를 찾고 싶을 때 질의 벡터를 입력합니다. 벡터 데이터베이스는 이 질의 벡터를 인덱싱된 벡터 데이터와 비교하여 가장 유사한 데이터를 찾아냅니다.
3. 후처리: 일부 경우 벡터 데이터베이스는 검색 결과를 다시 한 번 다듬는 과정을 거칩니다. 이 과정에서는 다른 유사도 측정 지표를 사용하여 순위를 조정하거나 최종 결과를 산출하는 등의 작업이 이루어집니다.
벡터 데이터베이스는 빠르고 정확한 유사 검색 기능을 통해 다음과 같은 분야에서 활용되고 있습니다.
텍스트 검색: 검색 엔진에서 사용자의 질의와 가장 유사한 문서를 찾는 데 활용됩니다.
추천 시스템: 사용자의 관심사와 유사한 상품이나 콘텐츠를 추천하는 데 도움이 됩니다.
이미지 검색: 사용자가 검색한 이미지와 유사한 이미지를 찾는 데 사용됩니다.
벡터 인덱싱 알고리즘 탐방 - 빠른 검색의 비밀
벡터 인덱싱 알고리즘에 대한 이해는 딥러닝 개발자들에게 유용한 지식입니다.
1. Random Projection
랜덤 투영은 고차원 벡터를 저차원 공간으로 투영하여 검색 속도를 빠르게 하는 알고리즘입니다. 마치 이미지를 축소하는 것처럼 벡터의 차원을 줄이면서도 서로 간의 유사도는 유지하는 방식입니다.
예시: 이미지 검색 시스템에서 이미지 벡터를 랜덤 투영을 통해 축소하여 유사한 이미지를 빠르게 찾을 수 있습니다.
2. Product Quantization (PQ)
PQ 알고리즘은 벡터를 작은 청크 단위로 쪼개고 각 청크를 코드북이라는 사전과 비교하여 가장 유사한 코드를 할당하는 방식으로 압축합니다. 이 과정을 통해 벡터의 크기를 줄이면서도 유사도 검색 성능을 유지합니다.
예시: 음악 스트리밍 서비스에서 노래 벡터를 PQ를 활용하여 압축하여 유사한 노래를 빠르게 추천할 수 있습니다.
3. Locality-Sensitive Hashing (LSH)
LSH 알고리즘은 유사한 벡터를 해시 함수를 이용하여 같은 버킷에 넣는 방식으로 검색 속도를 빠르게 하는 기법입니다. 해시 함수는 벡터를 고유한 값으로 변환하는 함수이며, 유사한 벡터는 비슷한 해시 값을 가지도록 설계됩니다.
예시: 문서 검색 시스템에서 문서 벡터를 LSH를 활용하여 유사한 문서를 빠르게 찾을 수 있습니다.
HNSW 알고리즘: 빠르고 정확한 근접 벡터 검색
HNSW (Hierarchical Navigable Small World)는 대규모 데이터에서 근접 벡터를 빠르고 정확하게 검색하는 알고리즘입니다. 기존의 선형 탐색이나 K-Means 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도를 제공하며, 특히 고차원 데이터에서 효율적인 성능을 발휘합니다.
HNSW 알고리즘 작동 방식
1) 계층적 트리 구조 생성
HNSW는 먼저 데이터 벡터를 계층적 트리 구조로 구성합니다.
각 트리 노드는 일정 수의 데이터 벡터를 포함합니다.
노드 간 연결은 코사인 유사도와 같은 거리 측정 기준을 기반으로 생성됩니다.
2) 연결성 향상
HNSW는 트리 구조만으로는 연결성이 부족할 수 있으므로,
추가적인 연결을 생성하여 전체 그래프의 연결성을 향상시킵니다.
이를 통해 검색 과정의 효율성을 높일 수 있습니다.
3) 근접 벡터 검색
새로운 데이터 벡터를 검색할 때, HNSW는 트리 구조와 연결성을 활용하여 가장 근접한 벡터를 빠르게 찾아냅니다.
검색 과정은 트리의 루트 노드에서 시작하여, 연결된 노드들을 순회하며 진행됩니다.
각 노드에서 가장 유사한 벡터를 가진 다음 노드를 선택하여 계속 이동합니다.
2. HNSW 알고리즘 장점
빠른 검색 속도: HNSW는 기존 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도로 근접 벡터를 검색할 수 있습니다.
높은 정확도: HNSW는 높은 정확도를 유지하면서 빠른 검색 속도를 제공합니다.
높은 확장성: HNSW는 대규모 데이터에도 효율적으로 적용될 수 있습니다.
다양한 거리 측정 기준 지원: HNSW는 코사인 유사도, 유클리드 거리 등 다양한 거리 측정 기준을 지원합니다.
3. HNSW 알고리즘 활용 분야
HNSW 알고리즘은 다음과 같은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
정보 검색: 문서 검색, 이미지 검색, 음성 검색 등
추천 시스템: 상품 추천, 음악 추천, 영화 추천 등
머신 러닝: 이미지 분류, 이상 탐지, 군집화 등
데이터 마이닝: 패턴 인식, 이상 탐지, 연관 규칙 분석 등
벡터 데이터베이스의 심장, 유사도 측정 이해하기
벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 벡터 형태로 저장하고, 사용자의 질의 벡터와 가장 유사한 데이터를 찾아내는 시스템입니다. 이 과정에서 벡터 간의 유사성을 정확하게 측정하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 유사도 측정 방식이 사용됩니다.
유사도 측정이란?
유사도 측정은 벡터 공간에서 두 벡터의 유사성 정도를 수치적으로 나타내는 방법입니다. 벡터 공간이라는 개념은 벡터 간의 관계를 나타내는 공간으로 생각하면 되요. 마치 지도에서 도시 간의 거리를 측정하듯이, 유사도 측정은 벡터 간의 유사성 정도를 측정합니다.
여러 가지 유사도 측정 방식이 있지만, 주로 사용되는 방식은 다음과 같습니다:
Cosine similarity(코사인 유사도): 두 벡터가 이루는 각도의 코사인 값을 이용하여 유사성을 측정합니다. 값이 1에 가까울수록 벡터가 완전히 같음을 의미하고, 0에 가까울수록 직교하여 유사하지 않음을 의미하며, -1에 가까울수록 완전히 반대 방향을 나타냅니다.
Euclidean distance(유클리디안 거리): 두 벡터 사이의 직선 거리를 측정합니다. 값이 0이면 완전히 같은 벡터이고, 값이 커질수록 유사성이 떨어집니다.
Dot product(내적): 두 벡터의 크기와 각도의 코사인 값의 곱을 이용하여 유사성을 측정합니다. 양의 값은 같은 방향을 향하는 벡터, 0은 직교하는 벡터, 음의 값은 반대 방향을 향하는 벡터를 나타냅니다.
필터링 마법: 속도와 정확성의 균형 맞추기
하지만 유사한 벡터만으로는 충분하지 않을 때가 있습니다. 예를 들어, 이미지 검색 시 고양이 이미지를 찾고 싶지만 특정 색상(예: 노란색)의 고양이만 찾고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 이럴 때 벡터 데이터베이스의 강력한 기능 중 하나인 필터링이 등장합니다.
필터링은 검색 결과를 좀 더 세밀하게 조정할 수 있는 방법입니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 자체 외에도 각 데이터에 대한 메타데이터를 저장합니다. 메타데이터는 색상, 카테고리, 날짜 등과 같은 추가 정보를 포함하며, 필터링 조건으로 사용됩니다.
하지만 필터링에도 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다. 필터링은 벡터 검색 전(Pre-filtering) 또는 검색후(Post-filtering)에 수행할 수 있지만, 각각 장단점이 있습니다.
Pre-filtering은 검색 공간을 줄여 검색 속도를 향상시킬 수 있지만, 중요한 정보를 포함하고 있지만 필터 조건과 일치하지 않는 데이터를 놓칠 수 있습니다.
반면 Post-filtering은 모든 관련 결과를 고려하지만 불필요한 데이터를 필터링하는 과정으로 인해 속도가 느려질 수 있습니다.
따라서 효과적인 필터링 전략은 속도와 정확성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 최신 벡터 데이터베이스는 이러한 균형을 맞추기 위해 다양한 기술을 사용합니다.
- 고급 인덱싱: 메타데이터에 대한 효율적인 검색을 위한 인덱싱 방법을 사용합니다.
- 병렬 처리: 필터링 작업을 병렬적으로 수행하여 속도를 향상시킵니다.
예시: 온라인 쇼핑몰에서 제품 검색 시 가격 범위, 색상, 브랜드 등 다양한 필터를 사용하는 것이 바로 벡터 데이터베이스의 필터링 기능을 활용한 실제 사례입니다.
2023년 최고의 Vector Databases 추천
1. Weaviate
저는 최근 Weaviate를 처음 접하게 되었는데, 벡터 데이터베이스 분야의 혁신적인 솔루션이라는 점에 깊은 인상을 받았습니다. Weaviate는 다음과 같은 특징들이 돋보입니다.
뛰어난 확장성: 수십억 개의 데이터 객체를 손쉽게 처리할 수 있습니다.
다양한 검색 기술: 벡터 검색, 하이브리드 검색, 생성 검색 등 다양한 검색 기술을 지원합니다.
완벽한 통합: 인기 있는 임베딩 제공업체와 프레임워크와 완벽하게 통합됩니다.
개발자 친화적인 인터페이스: 사용하기 쉽고 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
실제로 사용해보았는데, 생각보다 훨씬 더 쉽고 빠르게 데이터를 저장하고 검색할 수 있었습니다. 특히, 벡터 검색 기능은 매우 유용했습니다. 저는 이미지 데이터베이스를 구축하고 있었는데, 벡터 검색 기능을 사용하여 이미지를 매우 정확하게 검색할 수 있었습니다.
2. Pinecone
Pinecone은 인기 벡터 데이터베이스 제공 업체 중 하나이며, 개발자 친화적이고 완벽하게 관리되며 쉽게 확장 가능한 플랫폼을 통해 고성능 벡터 검색 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. Pinecone은 복잡한 인프라 관리 없이도 AI 애플리케이션 제작 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
완벽하게 관리됨: Pinecone은 서버 프로비저닝, 데이터 관리, 인덱싱, 성능 조정 등 모든 인프라 관리 작업을 처리합니다. 사용자는 코드 작성에 집중할 수 있습니다.
개발자 친화적: Pinecone은 API와 Python 클라이언트를 제공하여 쉽게 시작하고 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크와 통합됩니다.
쉽게 확장 가능: Pinecone은 수십억 개의 벡터를 처리할 수 있도록 확장되어 대규모 애플리케이션에도 적합합니다.
3. Milvus
Milvus는 머신 러닝 모델에서 생성된 거대한 임베딩 벡터를 저장, 인덱싱, 관리하는 데 최적화된 최고의 벡터 데이터베이스 솔루션입니다. 오픈 소스 플랫폼으로서 Milvus는 뛰어난 확장성, 빠른 속도, 사용 편의성을 제공하며, 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다.
분산 아키텍처와 최신 인덱싱 알고리즘을 활용하여 수십억 개의 벡터를 극도로 빠른 속도로 검색할 수 있습니다. 수천 개의 기업 사용자에 의해 검증된 Milvus는 대규모 데이터 처리에도 능숙하게 대처합니다.
직관적인 인터페이스와 다양한 언어로 지원되는 SDK를 제공하여 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 단 1분만에 대규모 유사도 검색 서비스를 구축할 수 있는 간편함은 Milvus의 큰 장점입니다.
활발한 오픈 소스 커뮤니티에 의해 지원됩니다. 커뮤니티는 포괄적인 문서, 튜토리얼, 데모, 도구 및 지원 포럼을 제공하여 사용자들이 Milvus를 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.
4. Qdrant
Qdrant는 벤치마크 지수에서 가장 빠른 속도를 자랑하는 벡터 데이터베이스입니다. 공식 웹사이트에서 쉽게 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 또한, 웹사이트에는 다양한 문서, 튜토리얼, 예제 등이 제공되어 Qdrant를 시작하는 데 도움이 됩니다.
주요 특징
빠른 검색 속도: HNSW 알고리즘을 사용하여 최적화된 벡터 검색 기능을 제공합니다. 이는 수십억 개의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색할 수 있다는 것을 의미합니다.
사용 편의성: 간단하고 직관적인 API를 제공하여 개발자가 쉽게 Qdrant를 사용할 수 있습니다.
다양한 기능: 벡터 검색 외에도 필터링, 벡터 거리 계산, 벡터 색인 생성 등 다양한 기능을 제공합니다.
확장성: 수평 확장을 통해 쉽게 확장할 수 있어 대규모 데이터에도 적합합니다.
오픈 소스: 누구나 무료로 사용하고 기여할 수 있는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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