현대적 생성형 AI 애플리케이션에서 벡터 데이터베이스의 역할

대규모 생성형 AI 애플리케이션이 효과적으로 작동하려면 많은 데이터를 처리할 수 있는 좋은 시스템이 필요합니다. 이러한 시스템 중 하나는 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터베이스를 특징짓는 것은 텍스트, 사운드, 이미지 및 비디오와 같은 다양한 유형의 데이터를 숫자/벡터 형태로 처리할 수 있는 능력입니다.

벡터 데이터베이스란?

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 처리하도록 설계된 전문 저장 시스템입니다. 이러한 벡터는 다차원 공간의 점으로 생각할 수 있으며, 이미지, 텍스트 또는 사운드와 같은 더 복잡한 데이터의 임베딩 또는 압축된 표현을 나타낼 수 있습니다.

벡터 데이터베이스를 사용하면 이러한 벡터 간의 유사성 검색을 빠르게 수행할 수 있으며, 따라서 대규모 데이터셋에서 가장 유사한 항목을 신속하게 검색할 수 있습니다.

전통적인 데이터베이스와 벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스:

• 고차원 데이터 처리: 벡터 데이터베이스는 고차원 공간에서 데이터를 관리하고 저장하도록 설계되었습니다. 이는 기계 학습과 같은 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 여기서 데이터 포인트(예: 이미지 또는 텍스트)는 다차원 공간의 벡터로 표현될 수 있습니다.
• 유사성 검색 최적화: 벡터 데이터베이스의 주요 기능 중 하나는 유사성 검색을 수행할 수 있는 능력입니다. 정확한 일치를 기준으로 데이터를 쿼리하는 대신, 이러한 데이터베이스를 사용하면 주어진 쿼리와 “유사한” 데이터를 검색할 수 있습니다. 이는 이미지 또는 텍스트 검색과 같은 작업에 매우 중요합니다.
• 대규모 데이터셋에 대한 확장성: AI 및 기계 학습 애플리케이션이 계속 성장함에 따라 처리하는 데이터의 양도 증가합니다. 벡터 데이터베이스는 성능을 손상시키지 않으면서도大量의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.

전통적인 데이터베이스:

• 구조화된 데이터 저장: 전통적인 데이터베이스(예: 관계형 데이터베이스)는 구조화된 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 이는 데이터가 사전 정의된 테이블, 행 및 열로 조직되어 있음을 의미하며, 데이터 무결성 및 일관성을 보장합니다.
• CRUD 작업 최적화: 전통적인 데이터베이스는 주로 CRUD 작업(생성, 읽기, 업데이트, 삭제)을 최적화하도록 설계되었습니다. 이는 웹 서비스에서 기업 소프트웨어에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
• 고정된 스키마: 많은 전통적인 데이터베이스의 특징 중 하나는 고정된 스키마입니다. 데이터베이스 구조가 정의되면 변경하기가 복잡하고 시간이 걸릴 수 있습니다. 이러한剛性은 데이터 일관성을 보장하지만 일부 현대 데이터베이스의 스키마가 없는 또는 동적 스키마 특성보다 덜 유연할 수 있습니다.

생성형 AI와 벡터 데이터베이스의 필요성

생성형 AI는 종종 임베딩을 포함합니다. 자연어 처리(NLP)에서 단어 임베딩을 예로 들어보겠습니다. 단어 또는 문장은 의미를 캡처하는 벡터로 변환됩니다. 생성형 텍스트를 생성할 때 모델은 빠르게 비교하고 관련 임베딩을 검색해야 하므로, 생성된 텍스트가 문맥을 유지하는 데 도움이 됩니다.

벡터 임베딩 및 데이터베이스

이미지 또는 사운드 생성과 같은 경우에도 임베딩은 패턴 및 특징을 인코딩하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델이 최적으로 작동하려면, 유사한 벡터를 즉시 검색할 수 있는 데이터베이스가 필요합니다. 따라서 벡터 데이터베이스는 생성형 AI 퍼즐의 필수적인 구성 요소입니다.

임베딩을 생성하기 위한 일반적인 모델에는 다음이 포함됩니다.

• GPT-3 및 GPT-4: OpenAI의 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 NLP 커뮤니티에서 중요한 모델로, 175억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 이후 GPT-4는 더 많은 매개변수를 가지고 있으며, 높은 품질의 임베딩을 생성하는 분야에서 경계를 넓히고 있습니다. 이러한 모델은 다양한 데이터셋에서 훈련되므로, 언어적 세부 사항을 포착하는 임베딩을 생성할 수 있습니다.
• BERT 및 그 변형: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 개발한 또 다른 중요한 모델로, RoBERTa 및 DistillBERT와 같은 다양한 업데이트와 반복을 거쳤습니다. BERT의 양방향 훈련은 특히 단어를 둘러싼 문맥을 이해하는 데 적합합니다.
• ELECTRA: ELECTRA는 효율적이며 GPT-3 및 BERT와 같은 더 큰 모델과 비슷한 성능을 발휘하는 동시에 더 적은 컴퓨팅 자원을 요구합니다. ELECTRA는 훈련 중에 실제 및 가짜 데이터를 구별하여 더 정교한 임베딩을 생성하는 데 도움이 됩니다.

소스

위의 과정을 이해하기 위해:

초기에는 임베딩 모델을 사용하여 원하는 콘텐츠를 벡터 임베딩으로 변환합니다. 생성된 임베딩은 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. 추적 및 관련성을 쉽게 하기 위해, 저장된 임베딩은 원래 콘텐츠에서 파생된 링크 또는 참조를 유지합니다.

나중에 사용자 또는 시스템이 애플리케이션에 질문을 하면, 동일한 임베딩 모델이 작동합니다. 쿼리를 해당 임베딩으로 변환합니다. 새로 생성된 임베딩은 벡터 데이터베이스를 검색하여 유사한 벡터 표현을 찾습니다. 일치하는 임베딩은 원래 콘텐츠와 직접 연결되어 있으므로, 사용자의 쿼리가 관련성과 정확성을 갖춘 결과로ตอบ습니다.

벡터 데이터베이스의 새로운 입장자에 대한 자금 지원 증가

AI의 인기가 높아지면서, 많은 회사들이 벡터 데이터베이스에 더 많은 자금을 투자하여 알고리즘을 개선하고 속도를 높이고 있습니다. 이는 최근 Pinecone, Chroma DB 및 Weaviate와 같은 벡터 데이터베이스 스타트업에 대한 투자에서 볼 수 있습니다.

벡터 데이터베이스의 풍경

대규모 기업인 Microsoft도 자신의 도구를 가지고 있습니다. 예를 들어, Azure Cognitive Search를 사용하면 비즈니스에서 벡터 데이터베이스를 사용하여 AI 도구를 만들 수 있습니다.

Oracle은 최근 Database 23c의 새로운 기능을 발표했으며, 통합 벡터 데이터베이스를 도입했습니다. “AI 벡터 검색”이라고 불리는 이 기능은 문서 및 이미지와 같은 데이터를 벡터를 사용하여 저장하고 검색할 수 있는 새로운 데이터 유형, 인덱스 및 검색 도구를 제공합니다. 또한 Retrieval Augmented Generation (RAG)를 지원하며, 이는 대규모 언어 모델과 비즈니스 데이터를 결합하여 언어 질문에 대한 더 나은 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.

벡터 데이터베이스의 주요 고려 사항

거리 측정

유사성 검색의 효과는 선택한 거리 측정에 따라 다릅니다. 일반적인 측정에는 유클리드 거리와 코사인 유사도가 있으며, 각기 다른 유형의 벡터 분포에 적합합니다.

인덱싱

벡터의 고차원성으로 인해 전통적인 인덱싱 방법이 작동하지 않습니다. 벡터 데이터베이스는 계층적 탐색 가능한 소규모 세계(HNSW) 그래프 또는 ANNOY 트리와 같은 기술을 사용하여, 벡터 공간을 효율적으로 분할하고 근접한 이웃을 빠르게 검색할 수 있습니다.

ANNOY 트리 (소스)

ANNOY는 이진 검색 트리를 사용하는 방법입니다. 데이터 공간을 여러 번 분할하고 근접한 이웃을 찾기 위해 데이터의 일부만을 살펴봅니다.

계층적 탐색 가능한 소규모 세계(HNSW) 그래프 (소스)

HNSW 그래프는 데이터 포인트를 특수한 방식으로 연결하여 검색을 더 빠르게 만듭니다. 이러한 그래프는 데이터에서 근접한 포인트를 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.

확장성

데이터셋이 증가함에 따라 검색 시간을 유지하는 데의 도전이 커집니다. 분산 시스템, GPU 가속, 최적화된 메모리 관리와 같은 기술을 사용하여 벡터 데이터베이스는 확장성을 해결합니다.

벡터 데이터베이스의 역할: 의미와 기회

1. 최신 생성형 AI 모델을 위한 훈련 데이터: 생성형 AI 모델, 예를 들어 DALL-E 및 GPT-3,는大量의 데이터로 훈련됩니다. 이 데이터는 이미지, 텍스트, 코드 및 기타 도메인에서 추출된 벡터로 구성됩니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 데이터셋을 신중하게 관리하고, AI 모델이 세계의 지식을 분석하고 패턴 및 관계를 식별할 수 있도록 합니다.

2. 少샷 러닝의 발전: 少샷 러닝은 모델을 제한된 데이터로 훈련하는 AI 훈련 기술입니다. 벡터 데이터베이스는 강력한 벡터 인덱스를 유지하여, 모델이 손에 넣은 벡터의 더广泛한 개념을 빠르게 외삽할 수 있도록 합니다.

3. 추천 시스템의 향상: 추천 시스템은 사용자의 행동, 프로필 및 쿼리를 분석하여 벡터 데이터베이스에서 유사한 콘텐츠를 검색하여 사용자와 일치하는 콘텐츠를 제안합니다.

4. 의미 정보 검색: 전통적인 검색 방법은 정확한 키워드 일치를 기반으로 하지만, 벡터 데이터베이스는 쿼리의 의미를 이해하고 검색할 수 있습니다. 이는 검색이 더 직관적이고, 단순히 단어를 일치시키는 대신 쿼리의 의도를 기반으로 합니다.

5. 멀티모달 검색: 멀티모달 검색은 여러 소스의 데이터를 통합하여, 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 모달리티에서 정보를 검색할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 접근 방식의 핵심으로, 다양한 모달리티에서 벡터를 분석하여, 사용자가 단일 쿼리에서 다양한 소스의 정보를 검색할 수 있도록 합니다.

결론

AI 세계는 빠르게 변화하고 있습니다. 많은 산업에 영향을 미치고, 새로운 문제를 가져옵니다. 생성형 AI의 빠른 발전은 벡터 데이터베이스가 다차원 데이터를 관리하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 하는 것을 강조합니다.