확장 가능한 벡터 검색을 위한 양자화 기술 비교

단순한 키워드가 아닌 더 깊은 통찰력을 바탕으로 비슷한 것을 찾는다고 상상해 보세요. 이것이 바로 벡터 데이터베이스와 유사성 검색이 도움이 되는 것입니다. 벡터 데이터베이스 벡터 유사성 검색을 활성화합니다. 검색 쿼리에서 데이터 포인트를 찾기 위해 벡터 사이의 거리를 사용합니다.

그러나 고차원 데이터의 유사성 검색은 느리고 리소스 집약적일 수 있습니다. 양자화 기술을 입력하세요! 이는 데이터 저장을 최적화하고 벡터 데이터베이스에서 데이터 검색을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다.

이 기사에서는 다양한 양자화 기술, 유형 및 실제 사용 사례를 살펴봅니다.

양자화란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

양자화는 연속 데이터를 이산 데이터 포인트로 변환하는 프로세스입니다. 특히 수십억 규모의 매개변수를 다룰 때 관리 및 처리를 위해서는 양자화가 필수적입니다. 벡터 데이터베이스에서 양자화는 중요한 특징과 벡터 거리를 유지하면서 고차원 데이터를 압축된 공간으로 변환합니다.

양자화는 메모리 병목 현상을 크게 줄이고 스토리지 효율성을 향상시킵니다.

양자화 프로세스에는 세 가지 주요 프로세스가 포함됩니다.

1. 고차원 벡터 압축

양자화에서는 코드북 생성, 기능 엔지니어링, 인코딩과 같은 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 고차원 벡터 임베딩을 저차원 부분공간으로 압축합니다. 즉, 벡터는 수많은 하위 벡터로 분할됩니다. 벡터 임베딩은 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트 또는 신호 데이터를 수치로 표현한 것으로, 보다 쉽게 ​​처리할 수 있습니다.

2. 이산 값에 매핑

이 단계에는 저차원 하위 ​​벡터를 이산 값으로 매핑하는 작업이 포함됩니다. 매핑은 각 하위 벡터의 비트 수를 더욱 줄입니다.

3. 압축된 벡터 저장

마지막으로, 하위 벡터의 매핑된 이산 값은 원본 벡터에 대한 데이터베이스에 배치됩니다. 더 적은 비트로 동일한 정보를 나타내는 압축 데이터는 저장 공간을 최적화합니다.

벡터 데이터베이스에 대한 양자화의 이점

양자화는 다양한 이점을 제공하므로 계산이 향상되고 메모리 사용량이 줄어듭니다.

1. 효율적인 확장 가능한 벡터 검색

양자화는 비교 계산 비용을 줄여 벡터 검색을 최적화합니다. 따라서 벡터 검색에는 더 적은 리소스가 필요하므로 전반적인 효율성이 향상됩니다.

2. 메모리 최적화

양자화된 벡터를 사용하면 동일한 공간 내에 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 데이터 인덱싱 및 검색도 최적화됩니다.

3. 속도

효율적인 저장 및 검색을 통해 계산 속도가 빨라집니다. 차원이 줄어들면 데이터 조작, 쿼리, 예측을 포함한 처리 속도가 빨라집니다.

다음과 같은 일부 인기 있는 벡터 데이터베이스는 사분면, 솔방울및 밀버스 다양한 사용 사례로 다양한 양자화 기술을 제공합니다.

고객 사례

중요한 정보를 보존하면서 데이터 크기를 줄이는 양자화 기능은 데이터를 유용한 자산으로 만듭니다.

몇 가지 응용 프로그램에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 이미지 및 비디오 처리

이미지와 비디오 데이터는 더 넓은 범위의 매개변수를 가지므로 계산 복잡성과 메모리 사용량이 크게 늘어납니다. 정량화 중요한 세부 정보를 잃지 않고 데이터를 압축하여 효율적인 저장 및 처리가 가능합니다. 이를 통해 이미지와 비디오 검색 속도가 빨라집니다.

2. 머신러닝 모델 압축

대규모 데이터 세트에서 AI 모델을 훈련하는 것은 집중적인 작업입니다. 양자화는 다음을 통해 도움이 됩니다. 모델 크기 및 복잡성 효율성을 저하시키지 않고.

3. 신호 처리

신호 데이터는 GPS나 감시 영상과 같은 연속적인 데이터 포인트를 나타냅니다. 양자화는 데이터를 개별 값으로 매핑하여 보다 빠른 저장 및 분석을 가능하게 합니다. 또한 효율적인 저장 및 분석으로 검색 작업 속도가 빨라지고 신호 비교가 더욱 빨라집니다.

다양한 양자화 기술

양자화를 사용하면 수십억 규모의 매개변수를 원활하게 처리할 수 있지만 되돌릴 수 없는 정보 손실의 위험이 있습니다. 그러나 허용 가능한 정보 손실과 압축 사이의 적절한 균형을 찾으면 효율성이 향상됩니다.

각 양자화 기술에는 장단점이 있습니다. 선택하기 전에 압축 요구 사항은 물론 각 기술의 장점과 제한 사항을 이해해야 합니다.

1. 이진 양자화

이진 양자화(Binary Quantization)는 모든 벡터 임베딩을 0 또는 1로 변환하는 방법입니다. 값이 0보다 크면 1로 매핑되고, 그렇지 않으면 0으로 표시됩니다. 따라서 고차원 데이터를 상당히 낮은 차원으로 변환하여 허용합니다. 더 빠른 유사성 검색.

공식

공식은 다음과 같습니다.

이진 양자화 공식. 작성자별 이미지.

다음은 벡터에서 이진 양자화가 어떻게 작동하는지 보여주는 예입니다.

이진 양자화의 그래픽 표현. 작성자별 이미지.

장점

• 스칼라 및 제품 양자화 기술을 모두 능가하는 가장 빠른 검색입니다.
• 메모리 사용량을 다음과 같이 줄입니다. 32의 요소.

제한 사항

• 정보 손실 비율이 높습니다.
• 벡터 구성요소에는 대략 0과 같은 평균이 필요합니다.
• 높은 정보 손실로 인해 저차원 데이터의 성능이 저하됩니다.
• 최상의 결과를 얻으려면 채점을 다시 해야 합니다.

다음과 같은 벡터 데이터베이스 사분면 및 위비하다 이진 양자화를 제공합니다.

2. 스칼라 양자화

스칼라 양자화는 부동 소수점 또는 십진수를 정수로 변환합니다. 이는 각 차원의 최소값과 최대값을 식별하는 것부터 시작됩니다. 그런 다음 식별된 범위는 여러 개의 저장소로 나뉩니다. 마지막으로 각 차원의 각 값이 구간차원에 할당됩니다.

양자화된 벡터의 정밀도 또는 세부 수준은 빈 수에 따라 달라집니다. 빈이 많을수록 더 미세한 세부 정보를 캡처하여 정확도가 높아집니다. 따라서 벡터 검색의 정확도는 빈 수에 따라 달라집니다.

공식

공식은 다음과 같습니다.

스칼라 양자화 공식. 작성자별 이미지.

다음은 벡터에서 스칼라 양자화가 어떻게 작동하는지 보여주는 예입니다.

스칼라 양자화의 그래픽 표현. 작성자별 이미지.

장점

• 중요한 기억 최적화.
• 작은 정보 손실.
• 부분적으로 가역적인 프로세스.
• 빠른 압축.
• 정보 손실이 적어 효율적으로 확장 가능한 검색이 가능합니다.

제한 사항

• 검색 품질이 약간 저하됩니다.
• 저차원 벡터는 각 데이터 포인트가 중요한 정보를 전달하므로 정보 손실에 더 취약합니다.

다음과 같은 벡터 데이터베이스 사분면 및 밀버스 스칼라 양자화를 제공합니다.

3. 제품 수량화

곱 양자화는 벡터를 하위 벡터로 나눕니다. 각 단면에 대해 중심점 또는 중심은 다음을 사용하여 계산됩니다. 클러스터링 알고리즘. 가장 가까운 중심은 모든 하위 벡터를 나타냅니다.

제품 양자화의 유사성 검색은 검색 벡터를 동일한 수의 하위 벡터로 나누는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 각 하위 벡터의 중심에서 각 쿼리 하위 벡터까지의 거리가 오름차순으로 유사한 결과 목록이 생성됩니다. 벡터 검색 프로세스에서는 쿼리 하위 벡터의 거리를 양자화된 벡터의 중심과 비교하므로 검색 결과의 정확도가 떨어집니다. 그러나 곱 양자화는 유사성 검색 프로세스의 속도를 높이고 하위 벡터 수를 늘려 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

공식

중심을 찾는 것은 반복적인 과정입니다. 수렴할 때까지 각 데이터 포인트와 중심점 사이의 유클리드 거리를 다시 계산하는 방법을 사용합니다. n차원 공간에서의 유클리드 거리 공식은 다음과 같습니다.

제품 양자화 공식. 작성자별 이미지.

다음은 제품 양자화가 벡터에서 작동하는 방식에 대한 예입니다.

제품 양자화의 그래픽 표현. 작성자별 이미지.

장점

• 압축률이 가장 높습니다.
• 다른 기술보다 저장 효율성이 뛰어납니다.

제한 사항

• 저차원 벡터에는 적합하지 않습니다.
• 리소스 집약적인 압축.

다음과 같은 벡터 데이터베이스 사분면 Weaviate는 제품 수량화를 제공합니다.

올바른 양자화 방법 선택

각 양자화 방법에는 장단점이 있습니다. 올바른 방법을 선택하는 것은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 요소에 따라 달라집니다.

• 데이터 차원
• 압축 정확도 절충
• 효율성 요구 사항
• 자원 제약.

귀하의 사용 사례에 적합한 양자화 기술을 더 잘 이해하려면 아래 비교 차트를 고려하십시오. 이 차트는 각 양자화 방법의 정확도, 속도 및 압축 요소를 강조합니다.

이미지 제공: Qdrant

스토리지 최적화부터 빠른 검색까지, 양자화는 수십억 규모의 매개변수 저장 문제를 완화합니다. 그러나 성공적인 구현을 위해서는 요구 사항과 장단점을 미리 이해하는 것이 중요합니다.

최신 동향과 기술에 대한 자세한 내용을 보려면 다음 사이트를 방문하세요. 유나이트 AI.