인공지능 분야에서는 효율적으로 처리해야 할 데이터가 방대하다. 이미지 인식, 음성 검색, 추천 엔진 등 AI 애플리케이션을 더 깊이 파고들수록 데이터의 성격은 더욱 복잡해집니다. 여기가 벡터 데이터베이스가 작동하는 곳입니다. 스칼라 값을 저장하는 기존 데이터베이스와 달리 벡터 데이터베이스는 다차원 데이터 포인트(종종 벡터라고 함)를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 다차원의 데이터를 나타내며 공간의 특정 방향과 크기를 가리키는 화살표로 생각할 수 있습니다.
디지털 시대가 인공지능과 머신러닝이 지배하는 시대로 나아가면서, 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터 벡터를 저장, 검색, 분석하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 이 문서의 목표는 벡터 데이터베이스에 대한 포괄적인 소개를 제공하고 2023년에 사용할 수 있는 최고의 벡터 데이터베이스를 소개하는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇입니까?
벡터 데이터베이스는 정보를 다차원 벡터 형식으로 저장하는 특별한 유형의 데이터베이스입니다. 데이터의 복잡성과 세부사항에 따라 각 벡터의 차원 수는 몇 개에서 수천 개까지 다양합니다. 이 데이터에는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오가 포함될 수 있으며 이는 기계 학습 모델, 단어 임베딩 또는 특징 추출 기술과 같은 다양한 프로세스를 사용하여 벡터로 변환됩니다.
벡터 데이터베이스의 가장 큰 장점은 벡터 근접성 또는 유사성을 기반으로 데이터를 빠르고 정확하게 찾고 검색할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 기존 데이터베이스에서와 같이 정확한 일치 또는 설정된 기준에만 의존하는 대신 의미 또는 문맥 관련성을 기반으로 검색할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스 작동 방식
기존 데이터베이스는 간단한 데이터를 표 형식으로 저장하는 반면, 벡터 데이터베이스는 벡터라는 복잡한 데이터를 처리하고 고유한 검색 방법을 사용합니다.
일반 데이터베이스는 정확한 데이터 일치를 검색하는 반면 벡터 데이터베이스는 특정 유사성 척도를 사용하여 가장 가까운 일치를 찾습니다. 벡터 데이터베이스는 해싱 및 그래프 기반 검색과 같은 방법을 포함하는 Approximate Nearest Neighbor 검색이라는 특수 검색 기술을 사용합니다.
벡터 데이터베이스가 작동하는 방식과 SQL과 같은 기존 관계형 데이터베이스와 어떻게 다른지 진정으로 이해하려면 먼저 임베딩의 개념을 이해해야 합니다.
텍스트, 이미지, 오디오와 같은 구조화되지 않은 데이터에는 사전 정의된 형식이 없기 때문에 기존 데이터베이스에는 문제가 됩니다. 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션에서 이 데이터를 활용하려면 임베딩을 사용하여 이를 수치 표현으로 변환해야 합니다.
임베딩은 각 항목(단어, 이미지 등)에 의미나 본질을 포착하는 고유한 고차원 수치 표현을 제공하는 것과 같습니다. 이 숫자는 컴퓨터가 이러한 항목을 보다 효율적이고 의미 있는 방식으로 이해하고 비교하는 데 도움이 됩니다.
이 임베딩 프로세스는 일반적으로 작업을 위해 설계된 특수 신경망을 사용하여 구현됩니다. 예를 들어, 단어 임베딩은 유사한 의미를 가진 단어가 벡터 공간에서 더 가깝도록 단어를 벡터로 변환합니다. 이러한 변환을 통해 알고리즘은 항목 간의 관계와 유사성을 이해할 수 있으며, CLIP과 같은 다양한 데이터에 대한 설정을 인코딩할 수 있습니다.
기본적으로 임베딩은 숫자가 아닌 데이터를 기계 학습 모델이 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 다리 역할을 하여 데이터의 패턴과 관계를 보다 효과적으로 식별할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스 사용 사례
벡터 데이터베이스는 "유사성 검색" 구현에 매우 효율적이므로 다음 시나리오 중 일부에서 사용할 수 있습니다.
- 추천 시스템: 벡터 데이터베이스는 개인화된 추천을 달성하기 위해 사용자 및 항목의 특징 벡터를 저장하는 데 사용될 수 있습니다. 유사도 계산을 통해 사용자의 과거 행동이나 관심분야와 유사한 항목을 찾아낼 수 있어 더 나은 추천 경험을 제공할 수 있습니다.
- 이미지 검색: 이미지는 고차원 벡터로 표현될 수 있으며 벡터 데이터베이스를 사용하여 이미지 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 사용자는 유사한 이미지를 쿼리하여 이미지 검색을 수행할 수 있으며 이는 전자상거래, 소셜 미디어, 이미지 라이브러리 관리 등의 영역에서 유용합니다.
- 자연어 처리(NLP): NLP 작업에서는 텍스트를 임베딩 벡터로 변환하는 것이 일반적인 접근 방식입니다. 벡터 데이터베이스는 의미 검색, 감정 분석, 텍스트 클러스터링과 같은 작업을 위한 텍스트 임베딩 벡터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.
- 음성 인식: 음성 특징은 고차원 벡터로 표현될 수 있으며 벡터 데이터베이스를 사용하여 오디오 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 이는 음성 인식, 화자 식별, 오디오 검색과 같은 애플리케이션에 중요합니다.
- 3D 모델 및 포인트 클라우드 처리: 컴퓨터 그래픽 및 컴퓨터 비전에서 3D 모델 및 포인트 클라우드 데이터는 종종 벡터 또는 임베딩 벡터로 표현됩니다. 벡터 데이터베이스를 사용하면 이 데이터를 저장하고 검색할 수 있으며 가상 현실, 증강 현실, 3D 모델링과 같은 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
- 사이버 보안: 벡터 데이터베이스는 네트워크 트래픽 데이터, 맬웨어 서명 벡터 및 네트워크 동작 패턴을 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 비정상적인 네트워크 활동과 네트워크 침입을 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 과학 연구: 과학 연구에서 연구자는 벡터 데이터베이스를 사용하여 데이터 마이닝, 패턴 인식 및 실험 결과 비교를 위한 실험 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다.
- 사물 인터넷(IoT): IoT 장치는 센서 데이터, 장치 상태 정보 등 대량의 데이터를 생성합니다. 벡터 데이터베이스는 스마트 시티, 스마트 홈, 산업 자동화와 같은 애플리케이션을 지원하기 위해 이 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용될 수 있습니다.
- 의료: 의료 분야에서는 벡터 데이터베이스를 사용하여 환자의 의료 기록, 의료 이미지 및 유전자 서열 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 의료 전문가의 질병 진단, 약물 개발 및 맞춤형 치료에 도움이 됩니다.
2023년 5가지 공통 벡터 데이터베이스
이 목록은 특별한 순서가 없습니다.
1、크로마
Chroma는 오픈 소스 임베딩 데이터베이스입니다. 텍스트 문서를 쉽게 관리하고, 텍스트를 임베딩으로 변환하고, 유사성 검색을 수행할 수 있는 플러그형 지식, 사실 및 기술을 LLM에 제공함으로써 LLM 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.
주요 특징:
- 풍부한 기능: 쿼리, 필터링, 밀도 추정 및 기타 다양한 기능
- LangChain(Python 및 javascript), LlamaIndex 지원
- Python 노트북에서 실행되는 동일한 API가 프로덕션 클러스터로 확장됩니다.
2、솔방울
Pinecone은 벡터 데이터베이스를 호스팅할 수 있는 플랫폼입니다. 즉, 그 배후에 상업회사가 있고 무료이용계획이 있다는 것이다. Pinecone의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 완전 관리형 서비스 지원
- 확장성이 뛰어남
- 실시간 데이터 수집
- 낮은 대기 시간 검색
- LangChain과 통합
3、Weaviate
Weaviate는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 수십억 개의 데이터 개체로 원활하게 확장됩니다. Weaviate의 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 속도: Weaviate는 수백만 개의 객체에서 가장 가까운 10개의 이웃을 밀리초 단위로 빠르게 검색할 수 있습니다.
- 유연성: Weaviate를 사용하면 OpenAI, Cohere, HuggingFace 등과 같은 플랫폼과 통합된 모듈을 활용하여 데이터를 가져오거나 업로드할 때 데이터를 벡터화할 수 있습니다.
- 신속한 배포: 프로토타입부터 대량 생산까지 Weaviate는 확장성, 복제 및 보안을 강조합니다.
- 검색 확장: Weaviate는 빠른 벡터 검색 외에도 추천, 요약 및 신경 검색 프레임워크 통합을 제공합니다.
4、파이스
Faiss는 유사점을 빠르게 검색하고 밀집된 벡터의 클러스터링을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 여기에는 메모리 용량을 초과하는 경우에도 다양한 크기의 벡터 세트를 검색할 수 있는 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이 Faiss는 매개변수를 평가하고 조정하기 위한 보조 코드도 제공합니다.
주로 C++로 작성되었지만 Python/NumPy 통합을 완벽하게 지원합니다. 주요 알고리즘 중 일부는 GPU 실행에도 사용할 수 있습니다. Faiss의 주요 개발 작업은 Meta의 기초 인공 지능 연구 그룹에서 수행합니다.
5, 사분면
Qdrant는 API 서비스로 실행될 수 있으며 가장 가까운 고차원 벡터 검색을 지원합니다. Qdrant를 사용하면 임베딩 또는 신경망 인코더를 매칭, 검색, 추천 등과 같은 작업을 위한 애플리케이션으로 전환할 수 있습니다. Qdrant의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- Universal API: OpenAPI v3 사양과 기성 클라이언트를 다양한 언어로 제공합니다.
- 속도 및 정확성: 빠르고 정확한 검색을 위해 맞춤형 HNSW 알고리즘을 사용합니다.
- 고급 필터링 방법: 상관 벡터 페이로드를 기반으로 결과를 필터링할 수 있습니다.
- 다양한 데이터 유형: 문자열 일치, 숫자 범위, 지리적 위치 등을 지원합니다.
- 확장성: 수평 확장 기능을 갖춘 클라우드 네이티브 디자인입니다.
- 효율성: Rust가 내장되어 있으며 동적 쿼리 계획을 통해 리소스 사용을 최적화합니다.
요약하다
인공 지능 및 기계 학습 분야의 지속적인 개발은 오늘날의 데이터 중심 세계에서 벡터 데이터베이스의 필수 불가결성을 강조합니다. 다차원 데이터 벡터를 저장, 검색 및 분석하는 고유한 기능을 갖춘 이러한 데이터베이스는 추천 시스템에서 게놈 분석에 이르기까지 AI 기반 애플리케이션을 구동하는 데 중요한 역할을 합니다.
Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss 및 Qdrant와 같이 일반적으로 사용되는 5가지 벡터 데이터베이스를 소개했으며 각 데이터베이스는 고유한 기능과 혁신을 제공합니다. 인공 지능이 계속해서 발전함에 따라 벡터 데이터베이스는 데이터 검색, 처리 및 분석의 미래를 형성하는 데 의심할 여지 없이 점점 더 많은 역할을 수행하여 다양한 분야에서 더욱 복잡하고 효율적이며 개인화된 솔루션을 약속할 것입니다.
https://avoid.overfit.cn/post/289fdcb291024802858148fdc86e7363
저자: 모에즈 알리