최신 생성 AI 애플리케이션에서 벡터 데이터베이스의 역할

대규모 Generative AI 애플리케이션이 효과적으로 작동하려면 많은 데이터를 처리할 수 있는 좋은 시스템이 필요합니다. 그러한 중요한 시스템 중 하나가 벡터 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스를 차별화하는 점은 텍스트, 사운드, 사진, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 숫자/벡터 형식으로 처리할 수 있다는 것입니다.

벡터 데이터베이스란 무엇입니까?

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 처리하도록 설계된 특수한 저장 시스템입니다. 다차원 공간의 점으로 간주될 수 있는 이러한 벡터는 이미지, 텍스트 또는 사운드와 같은 보다 복잡한 데이터의 임베딩 또는 압축 표현을 나타내는 경우가 많습니다.

벡터 데이터베이스를 사용하면 이러한 벡터 간의 빠른 유사성 검색이 가능하므로 방대한 데이터 세트에서 가장 유사한 항목을 빠르게 검색할 수 있습니다.

기존 데이터베이스와 벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스:

• 고차원 데이터 처리: 벡터 데이터베이스는 고차원 공간의 데이터를 관리하고 저장하도록 설계되었습니다. 이는 데이터 포인트(예: 이미지 또는 텍스트)를 다차원 공간에서 벡터로 표현할 수 있는 기계 학습과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다.
• 유사성 검색에 최적화됨: 벡터 데이터베이스의 뛰어난 특징 중 하나는 유사성 검색을 수행하는 능력입니다. 정확한 일치를 기반으로 데이터를 쿼리하는 대신 이러한 데이터베이스를 사용하면 사용자는 주어진 쿼리와 "유사한" 데이터를 검색할 수 있으므로 이미지나 텍스트 검색과 같은 작업에 매우 유용합니다.
• 대규모 데이터 세트에 맞게 확장 가능: AI 및 머신러닝 애플리케이션이 지속적으로 성장함에 따라 처리하는 데이터의 양도 늘어나고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 확장 가능하도록 구축되어 성능 저하 없이 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

기존 데이터베이스:

• 구조화된 데이터 저장소: 관계형 데이터베이스와 같은 기존 데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 이는 데이터가 사전 정의된 테이블, 행, 열로 구성되어 데이터 무결성과 일관성이 보장됨을 의미합니다.
• CRUD 작업에 최적화됨: 기존 데이터베이스는 주로 CRUD 작업에 최적화되어 있습니다. 즉, 데이터 항목을 효율적으로 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제하도록 설계되어 웹 서비스에서 엔터프라이즈 소프트웨어에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 적합합니다.
• 고정 스키마: 많은 기존 데이터베이스의 특징 중 하나는 고정된 스키마입니다. 데이터베이스 구조가 정의되면 변경 작업이 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이러한 견고성은 데이터 일관성을 보장하지만 일부 최신 데이터베이스의 스키마가 없거나 동적 스키마 특성보다 유연성이 떨어질 수 있습니다.

생성적 AI와 벡터 데이터베이스의 필요성

생성적 AI에는 임베딩이 포함되는 경우가 많습니다. 자연어 처리(NLP)의 단어 임베딩을 예로 들어 보겠습니다. 단어나 문장은 의미론적 의미를 포착하는 벡터로 변환됩니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성할 때 모델은 관련 임베딩을 신속하게 비교하고 검색하여 생성된 텍스트가 상황별 의미를 유지하는지 확인해야 합니다.

벡터 삽입 및 데이터베이스

마찬가지로 이미지나 사운드 생성에서 임베딩은 패턴과 특징을 인코딩하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델이 최적으로 작동하려면 유사한 벡터를 즉시 검색할 수 있는 데이터베이스가 필요하므로 벡터 데이터베이스는 생성 AI 퍼즐의 필수 구성 요소가 됩니다.

자연어에 대한 임베딩을 생성하려면 일반적으로 다음과 같은 사전 훈련된 모델을 사용하는 것이 포함됩니다.

• GPT-3 및 GPT-4: OpenAI의 GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)은 175억 개의 매개변수를 갖춘 NLP 커뮤니티의 기념비적인 모델이었습니다. 그 뒤를 이어 훨씬 더 많은 수의 매개변수를 갖춘 GPT-4는 고품질 임베딩을 생성하는 데 계속해서 한계를 뛰어넘고 있습니다. 이러한 모델은 다양한 데이터 세트에 대해 훈련되어 다양한 언어적 뉘앙스를 포착하는 임베딩을 생성할 수 있습니다.
• BERT와 그 변형: BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google의 RoBERTa 및 DistillBERT와 같은 다양한 업데이트와 반복을 거친 또 다른 중요한 모델입니다. 텍스트를 양방향으로 읽는 BERT의 양방향 훈련은 특히 단어를 둘러싼 맥락을 이해하는 데 능숙합니다.
• 일렉트라: 더 적은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하면서 효율적이고 GPT-3 및 BERT와 같은 훨씬 더 큰 모델과 동등한 성능을 발휘하는 최신 모델입니다. 일렉트라 사전 훈련 중에 실제 데이터와 가짜 데이터를 구별하여 보다 세련된 임베딩을 생성하는 데 도움이 됩니다.

출처

위의 프로세스를 이해합니다.

처음에는 원하는 콘텐츠를 벡터 임베딩으로 변환하기 위해 임베딩 모델이 사용됩니다. 생성된 임베딩은 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. 쉬운 추적성과 관련성을 위해 이러한 저장된 임베딩은 파생된 원본 콘텐츠에 대한 링크나 참조를 유지합니다.

나중에 사용자나 시스템이 애플리케이션에 질문을 하면 동일한 임베딩 모델이 실행됩니다. 이 쿼리를 해당 임베딩으로 변환합니다. 새로 형성된 임베딩은 벡터 데이터베이스를 검색하여 유사한 벡터 표현을 찾습니다. 일치하는 것으로 식별된 임베딩은 원본 콘텐츠와 직접적인 연관이 있으므로 사용자의 쿼리가 관련성 있고 정확한 결과를 충족하도록 보장합니다.

벡터 데이터베이스 신규 이민자를 위한 자금 증가

AI의 인기가 높아짐에 따라 많은 기업에서는 알고리즘을 더 좋고 빠르게 만들기 위해 벡터 데이터베이스에 더 많은 돈을 투자하고 있습니다. 이는 다음과 같은 벡터 데이터베이스 스타트업에 대한 최근 투자에서 볼 수 있습니다. 솔방울, 크로마DB및 Weviate.

벡터 데이터베이스의 풍경

Microsoft와 같은 대규모 협력업체에도 자체 도구가 있습니다. 예를 들어, Azure 인지 검색 기업은 벡터 데이터베이스를 사용하여 AI 도구를 만들 수 있습니다.

Oracle은 또한 최근에 새로운 기능을 발표했습니다. 데이터베이스 23c, 통합 벡터 데이터베이스를 소개합니다. 'AI 벡터 검색'이라고 명명된 이 서비스에는 벡터를 사용해 문서, 이미지 등의 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 새로운 데이터 유형, 인덱스, 검색 도구가 포함됩니다. 지원합니다 검색 증강 생성(RAG), 개인 데이터를 공유하지 않고도 언어 질문에 대한 더 나은 답변을 위해 대규모 언어 모델과 비즈니스 데이터를 결합합니다.

벡터 데이터베이스의 주요 고려 사항

거리 측정법

유사성 검색의 효율성은 선택한 거리 측정법에 따라 달라집니다. 일반적인 측정항목은 다음과 같습니다. 유클리드 거리 와 코사인 유사성, 각각은 다양한 유형의 벡터 분포를 제공합니다.

색인

벡터의 고차원성을 고려하면 전통적인 인덱싱 방법으로는 이를 해결할 수 없습니다. 벡터 데이터베이스는 다음과 같은 기술을 사용합니다. 계층적 탐색이 가능한 작은 세계 (HNSW) 그래프 또는 나무를 괴롭히다, 벡터 공간의 효율적인 분할과 신속한 최근접 이웃 검색이 가능합니다.

애노이 트리(출처)

Annoy는 이진 검색 트리라는 것을 사용하는 방법입니다. 데이터 공간을 여러 번 분할하고 그 중 일부만 살펴 가까운 이웃을 찾습니다.

HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 그래프(출처)

반면에 HNSW 그래프는 네트워크와 같습니다. 검색 속도를 높이기 위해 데이터 포인트를 특별한 방식으로 연결합니다. 이 그래프는 데이터에서 가까운 지점을 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.

확장성

데이터 세트가 증가함에 따라 빠른 검색 시간을 유지하는 과제도 커집니다. 분산 시스템, GPU 가속 및 최적화된 메모리 관리는 벡터 데이터베이스가 확장성을 해결하는 몇 가지 방법입니다.

벡터 데이터베이스의 역할: 시사점과 기회

1. 최첨단 교육 데이터 생성 AI 모델: DALL-E 및 GPT-3와 같은 생성적 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 이 데이터는 이미지, 텍스트, 코드 및 기타 도메인을 포함한 수많은 소스에서 추출된 벡터로 구성되는 경우가 많습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 데이터 세트를 꼼꼼하게 선별하고 관리하므로 AI 모델은 이러한 벡터 내의 패턴과 관계를 식별하여 전 세계의 지식을 동화하고 분석할 수 있습니다.

2. Few-Shot 학습 발전: 퓨샷 학습(Few-shot learning)은 제한된 데이터로 모델을 학습시키는 AI 학습 기법입니다. 벡터 데이터베이스는 강력한 벡터 인덱스를 유지함으로써 이러한 접근 방식을 증폭시킵니다. 모델이 소수의 벡터(예: 새 이미지 몇 개)에만 노출되면 이러한 벡터 간의 유사점과 관계를 인식하여 새에 대한 더 넓은 개념을 신속하게 추론할 수 있습니다.

3. 추천 시스템 강화: 추천 시스템은 벡터 데이터베이스를 사용하여 사용자의 선호도와 밀접하게 일치하는 콘텐츠를 제안합니다. 사용자의 행동, 프로필, 쿼리 등을 분석하여 사용자의 관심분야를 나타내는 벡터를 추출합니다. 그런 다음 시스템은 벡터 데이터베이스를 검색하여 이러한 관심 벡터와 매우 유사한 콘텐츠 벡터를 찾아 정확한 추천을 보장합니다.

4. 의미론적 정보 검색: 기존 검색 방법은 정확한 키워드 일치에 의존합니다. 그러나 벡터 데이터베이스는 시스템이 의미론적 유사성을 기반으로 콘텐츠를 이해하고 검색할 수 있도록 해줍니다. 이는 단순히 단어를 일치시키는 것이 아니라 쿼리의 기본 의미에 초점을 맞춰 검색이 더욱 직관적이 된다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 사용자가 쿼리를 입력하면 해당 벡터를 데이터베이스의 벡터와 비교하여 문구뿐만 아니라 쿼리의 의도와 공감하는 콘텐츠를 찾습니다.

5. 다중 모드 검색: 다중모달 검색 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 소스의 데이터를 통합하는 새로운 기술입니다. 벡터 데이터베이스는 다양한 양식의 벡터를 결합하여 분석할 수 있게 함으로써 이 접근 방식의 중추 역할을 합니다. 이를 통해 사용자는 단일 쿼리를 기반으로 다양한 소스에서 정보를 검색할 수 있어 더욱 풍부한 통찰력과 보다 포괄적인 결과를 얻을 수 있는 전체적인 검색 환경이 제공됩니다.

결론

AI 세상은 빠르게 변하고 있다. 이는 많은 산업에 영향을 미치고 있으며 좋은 일과 새로운 문제를 가져오고 있습니다. Generative AI의 급속한 발전은 다차원 데이터를 관리하고 분석하는 데 벡터 데이터베이스의 중요한 역할을 강조합니다.