벡터화된 데이터베이스 또는 벡터 저장소라고도 하는 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터의 효율적인 저장과 검색을 위해 만들어진 특수 데이터베이스 범주에 속합니다.
데이터베이스 맥락에서 벡터는 다차원 공간 내의 위치를 나타내는 체계적인 일련의 숫자 값을 나타냅니다. 벡터의 각 구성 요소는 고유한 특징 또는 차원에 해당합니다.
이러한 데이터베이스는 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 처리, 유사도 검색과 같은 영역을 포괄하는 광범위하고 복잡한 데이터 세트를 다루는 애플리케이션을 처리하는 데 특히 능숙합니다.
기존의 관계형 데이터베이스는 고차원 데이터를 관리하고 최적의 효율성으로 유사도 검색을 실행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 벡터 데이터베이스는 이러한 시나리오에서 유용한 대안으로 떠오르고 있습니다.
벡터 데이터베이스의 주요 속성은 무엇인가요?
벡터 데이터베이스의 주요 속성은 다음과 같습니다:
최적화된 벡터 스토리지
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터의 저장 및 검색을 위해 최적화 과정을 거치며, 종종 특수한 데이터 구조와 알고리즘을 구현합니다.
능숙한 유사 검색
이러한 데이터베이스는 유사도 검색에 탁월하여 사용자가 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 사전 정의된 메트릭을 기반으로 제공된 쿼리 벡터에 근접하거나 유사한 벡터를 찾을 수 있도록 지원합니다.
확장성
벡터 데이터베이스는 구조적으로 수평적 확장이 가능하도록 설계되어 여러 노드에 계산 부하를 분산함으로써 상당한 양의 데이터와 쿼리를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
임베딩 지원
머신러닝 모델에서 생성된 벡터 임베딩을 저장하는 데 자주 사용되는 벡터 데이터베이스는 연속적이고 밀집된 공간 내에서 데이터를 표현하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 임베딩은 자연어 처리 및 이미지 분석과 같은 작업에서 흔히 볼 수 있습니다.
실시간 처리
수많은 벡터 데이터베이스는 실시간 또는 실시간에 가까운 처리를 위해 최적화를 거치므로 신속한 응답과 저지연 성능을 필요로 하는 애플리케이션에 적합합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
벡터 데이터베이스는 다양한 속성이나 특성을 나타내는 다차원 벡터로 데이터를 저장하도록 설계된 특수 데이터베이스입니다. 단어, 그림, 소리, 동영상과 같은 각 정보는 벡터라는 형태로 변환됩니다.
모든 정보는 머신러닝 모델, 단어 임베딩 또는 특징 추출 기법과 같은 방법을 사용하여 이러한 벡터로 변환됩니다.
이 데이터베이스의 주요 장점은 벡터의 근접성 또는 유사성을 기반으로 데이터를 신속하고 정확하게 찾아 검색할 수 있다는 점입니다.
이러한 접근 방식은 기존 데이터베이스에서 볼 수 있는 정확한 일치나 특정 기준에만 의존하지 않고 의미론적 또는 문맥적 관련성에 기반한 검색을 가능하게 합니다.
여러분이 무언가를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 벡터 데이터베이스를 사용하면 가능합니다:
- 곡조나 리듬이 비슷한 느낌의 노래를 찾아보세요.
- 비슷한 아이디어나 주제에 대해 이야기하는 기사를 찾아보세요.
- 가젯의 특징과 리뷰를 바탕으로 비슷해 보이는 가젯을 찾아보세요.
벡터 데이터베이스는 어떻게 작동하나요?
기존 데이터베이스를 단어나 숫자와 같은 단순한 정보를 깔끔하게 저장하는 테이블이라고 상상해 보세요.
이제 벡터 데이터베이스를 고유한 검색 방법을 사용하여 벡터라는 복잡한 정보를 처리하는 초스마트 시스템이라고 생각하면 됩니다.
정확히 일치하는 항목을 찾는 일반 데이터베이스와 달리 벡터 데이터베이스는 다른 접근 방식을 취합니다. 특수한 유사성 측정 방법을 사용하여 가장 가까운 일치 항목을 찾는 것입니다.
이러한 데이터베이스는 근사 최인접 이웃(ANN) 검색이라는 흥미로운 검색 기법을 사용합니다.
이제 이러한 데이터베이스가 작동하는 비결은 “임베딩”이라는 개념에 있습니다.
텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터는 테이블에 깔끔하게 들어맞지 않습니다.
따라서 AI 또는 머신러닝에서 이 데이터를 이해하기 위해서는 임베딩을 사용하여 숫자 기반의 표현으로 변환합니다.
이 임베딩 프로세스는 특수 신경망이 담당합니다. 예를 들어, 단어 임베딩은 비슷한 단어가 벡터 공간에서 서로 가까워지는 방식으로 단어를 벡터로 변환합니다.
이 변환은 마법의 번역기 역할을 하여 알고리즘이 서로 다른 항목 간의 연결과 유사성을 이해할 수 있도록 합니다.
따라서 임베딩은 숫자 기반이 아닌 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 언어로 변환하는 일종의 번역기라고 생각하면 됩니다.
이러한 변환은 이러한 모델이 데이터의 패턴과 링크를 더 효율적으로 발견하는 데 도움이 됩니다.
2024년 최고의 벡터 데이터베이스는 무엇인가요?
2024년 상위 5개 벡터 데이터베이스 목록을 준비했습니다:
1. 솔방울
먼저 파인콘은 오픈소스가 아닙니다.
간단한 API를 통해 사용자가 관리하는 클라우드 기반 벡터 데이터베이스로, 인프라 설정이 필요하지 않습니다.
Pinecone을 사용하면 인프라 유지 관리, 서비스 모니터링, 알고리즘 문제 해결 등의 번거로운 작업 없이도 AI 솔루션을 시작, 관리, 개선할 수 있습니다.
이 솔루션은 데이터를 신속하게 처리하고 사용자가 메타데이터 필터와 희소 밀도 인덱스를 지원하여 다양한 검색 요구사항에 걸쳐 정확하고 신속한 결과를 보장합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 중복 항목 식별.
- 순위 추적.
- 데이터 검색 수행.
- 데이터 분류.
- 중복 항목 제거.
Pinecone에 대한 자세한 내용은 튜토리얼 “
Pinecone으로 벡터 데이터베이스 마스터하기”
를 참조하세요.
2. 크로마
Chroma는 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 개발을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 임베딩 데이터베이스입니다.
이 솔루션의 핵심은 LLM을 위한 지식, 사실, 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 하는 데 있습니다.
크로마 DB에 대해 자세히 살펴보면 텍스트 문서를 손쉽게 처리하고, 텍스트를 임베딩으로 변환하고, 유사도 검색을 수행할 수 있는 기능을 확인할 수 있습니다.
주요 기능:
- 쿼리, 필터링, 밀도 추정 등 다양한 기능을 갖추고 있습니다.
- LangChain(파이썬 및 자바스크립트) 및 라마인덱스 지원.
- Python 노트북에서 작동하는 것과 동일한 API를 활용하고 프로덕션 클러스터로 효율적으로 확장합니다.
자세히 읽어보세요: RAG API 프레임워크와 LLM이란 무엇인가요?
3. Weaviate
Pinecone과 달리 Weaviate는 오픈 소스 벡터 데이터베이스로, 선호하는 ML 모델의 데이터 오브젝트와 벡터 임베딩을 간편하게 저장할 수 있습니다.
이 다용도 도구는 수십억 개의 데이터 개체를 번거로움 없이 관리할 수 있도록 원활하게 확장됩니다.
수백만 개의 항목에 대해 밀리초 이내에 10-NN(10개의 가장 가까운 이웃) 검색을 신속하게 수행합니다.
엔지니어는 벡터를 가져오거나 공급하는 동안 데이터를 벡터화하고, 질문과 답변 추출, 요약, 분류와 같은 작업을 위한 시스템을 만드는 데 유용하다는 것을 알게 됩니다.
주요 기능:
- AI 기반 검색, Q&A 기능, LLM과 데이터 병합, 자동 분류를 위한 통합 모듈을 제공합니다.
- 포괄적인 CRUD(만들기, 읽기, 업데이트, 삭제) 기능.
- 클라우드 네이티브, 분산형, 진화하는 워크로드에 맞춰 확장할 수 있으며, 원활한 운영을 위해 Kubernetes와 호환됩니다.
- 이 데이터베이스를 사용하여 ML 모델을 MLOps로 원활하게 전환할 수 있습니다.
4. Qdrant
Qdrant는 벡터 데이터베이스 역할을 하며, 벡터 유사성 검색을 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다.
API 서비스를 통해 운영되며, 가장 밀접하게 관련된 고차원 벡터를 쉽게 검색할 수 있습니다.
Qdrant를 활용하면 임베딩 또는 신경망 인코더를 매칭, 검색, 추천 제공과 같은 다양한 작업을 위한 강력한 애플리케이션으로 전환할 수 있습니다. Qdrant의 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 유연한 API: 여러 프로그래밍 언어를 위한 사전 구축된 클라이언트와 함께 OpenAPI v3 사양을 제공합니다.
- 속도와 정확성: 신속하고 정확한 검색을 위해 맞춤형 HNSW 알고리즘을 구현합니다.
- 고급 필터링: 연관된 벡터 페이로드를 기반으로 결과를 필터링하여 결과의 정확도를 높일 수 있습니다.
- 다양한 데이터 지원: 문자열 일치, 숫자 범위, 지리적 위치 등 다양한 데이터 유형을 수용합니다.
- 확장성: 증가하는 데이터 부하를 처리할 수 있는 수평적 확장 기능을 갖춘 클라우드 네이티브 설계.
- 효율성: Rust로 개발되어 동적 쿼리 계획을 통해 리소스 사용을 최적화하여 효율성을 높입니다.
5. Faiss
오픈 소스: 예
깃허브 별: 23k
Facebook AI Research에서 개발한 Faiss는 빠르고 밀도 높은 벡터 유사도 검색 및 그룹화라는 과제를 해결하는 오픈 소스 라이브러리입니다.
RAM 용량을 초과할 수 있는 벡터를 포함하여 다양한 크기의 벡터 집합을 검색하는 방법을 제공합니다.
Faiss는 평가 코드 및 매개변수 조정 지원도 제공합니다.
주요 기능:
- 가장 가까운 이웃뿐만 아니라 두 번째, 세 번째, k번째로 가까운 이웃도 검색합니다.
- 하나의 벡터에 국한되지 않고 여러 개의 벡터를 동시에 검색할 수 있습니다.
- 최소한의 검색 대신 가장 많은 내부 제품 검색을 활용합니다.
- L1, Linf 등과 같은 다른 거리도 지원하지만 그 정도는 적습니다.
- 쿼리 위치의 지정된 반경 내에 있는 모든 요소를 반환합니다.
- 인덱스를 RAM에 저장하는 대신 디스크에 저장하는 옵션을 제공합니다.
Faiss는 고밀도 벡터 유사도 검색을 가속화하기 위한 강력한 도구로, 효율적이고 효과적인 검색 작업을 위한 다양한 기능과 최적화를 제공합니다.
마무리
오늘날과 같은 데이터 중심 시대에는 인공지능과 머신러닝의 발전으로 벡터 데이터베이스의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다.
다차원 데이터 벡터를 저장, 탐색, 해석하는 탁월한 능력은 다양한 AI 기반 애플리케이션을 구동하는 데 필수적인 요소가 되었습니다.
추천 엔진에서 게놈 분석에 이르기까지, 이러한 데이터베이스는 다양한 영역에서 혁신과 효율성을 촉진하는 기본 도구로 자리 잡고 있습니다.
자주 묻는 질문
1. 벡터 데이터베이스에서 주의해야 할 주요 기능은 무엇인가요?
벡터 데이터베이스를 고려할 때는 다음과 같은 기능에 우선순위를 두세요:
- 효율적인 검색 기능
- 확장성 및 성능
- 데이터 유형의 유연성
- 고급 필터링 옵션
- API 및 통합 지원
2. 벡터 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 어떻게 다른가요?
벡터 데이터베이스는 데이터 관리 및 처리에 대한 특화된 접근 방식으로 인해 기존 데이터베이스와 차별화됩니다. 차이점은 다음과 같습니다:
- 데이터 구조: 기존 데이터베이스는 데이터를 행과 열로 구성하는 반면, 벡터 데이터베이스는 이미지, 텍스트, 임베딩과 같은 복잡한 데이터에 특히 적합한 고차원 벡터를 저장하고 처리하는 데 중점을 둡니다.
- 검색 메커니즘: 기존 데이터베이스는 주로 일치 검색 또는 설정된 검색 기준을 사용하는 반면, 벡터 데이터베이스는 유사도 기반 검색을 사용하여 보다 맥락에 맞는 결과를 얻을 수 있습니다.
- 특화된 기능: 벡터 데이터베이스는 가장 가까운 이웃 검색, 범위 검색, 다차원 데이터의 효율적인 처리와 같은 고유한 기능을 제공하여 AI 기반 애플리케이션의 요구 사항을 충족합니다.
- 성능과 확장성: 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는 데 최적화되어 있어 기존 데이터베이스에 비해 더 빠른 검색과 대량의 데이터를 처리할 수 있는 확장성을 제공합니다.
이러한 차이점을 이해하면 데이터의 성격과 사용 목적에 따라 적합한 데이터베이스 유형을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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