벡터 유사성 검색이란 무엇이며 어떻게 유용한가?

현대적인 데이터 검색은 복잡한 영역입니다. 벡터 유사성 검색, 또는 VSS는 데이터를 맥락적 깊이로 표현하고 검색 쿼리에 대한 더 관련性 있는 정보를 소비자에게 반환합니다. 간단한 예를 들어보겠습니다.

검색 쿼리와 같은 “데이터 과학”과 “과학 소설”은 공통된 단어(“과학”)를 가지고 있지만 서로 다른 유형의 콘텐츠를 참조합니다. 전통적인 검색 기술은 관련성 있는 결과를 반환하기 위해 공통된 구문을 일치시켰을 것입니다. 그러나 벡터 유사성 검색은 이러한 검색 쿼리의 실제 검색 의도와 의미를 고려하여 더 정확한 응답을 반환합니다.

이 기사에서는 벡터 유사성 검색의 다양한 측면, 즉 구성 요소, 도전 과제, 이점, 사용 사례에 대해 논의합니다. 시작해 보겠습니다.

벡터 유사성 검색(VSS)이란?

벡터 유사성 검색은 구조화된 또는 비구조화된 데이터의 큰 컬렉션에서 맥락적으로 유사한 정보를 찾고 검색하는 것을 의미합니다. 이는 데이터를 수치적 표현으로 변환하여 벡터 또는 임베딩으로 변환합니다.

VSS는 숫자, 범주, 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 다양한 데이터 형식을 관리할 수 있습니다. 각 데이터 형식에 대해 VSS는 해당 형식에 해당하는 높은 차원 벡터 표현을 생성합니다.

대부분의 경우 VSS는 유사한 구절이나 문단, 또는 방대한 이미지 검색 시스템에서 관련된 이미지를 찾습니다. 아마존, 이베이, 스포티파이와 같은 대형 소비자 회사들은 이 기술을 사용하여 수백만 명의 사용자에게 관련성 있는 콘텐츠를 제공합니다.

벡터 유사성 검색의 3가지 주요 구성 요소

벡터 유사성 검색이 작동하는 방식을 이해하기 전에 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다. 기본적으로 VSS를 구현하는 데에는 3가지 필수 구성 요소가 있습니다.

1. 벡터 임베딩: 임베딩은 다양한 데이터 유형을 수학적 형식으로 표현합니다. 즉, 순서가 있는 배열 또는 숫자 집합입니다. 임베딩은 데이터에서 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.
2. 거리 또는 유사성 측정: 이러한 함수는 두 벡터가 얼마나 유사하거나 관련되어 있는지 계산합니다.
3. 검색 알고리즘: 알고리즘은 주어진 검색 쿼리와 유사한 벡터를 찾는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, K-Nearest Neighbors 또는 KNN 알고리즘은 VSS를 사용하는 검색 시스템에서 입력 쿼리와 가장 유사한 K 벡터를 찾는 데 자주 사용됩니다.

이제 이러한 구성 요소가 검색 시스템에서 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.

벡터 유사성 검색은 어떻게 작동하는가?

벡터 유사성 검색을 구현하는 첫 번째 단계는 데이터 컬렉션의 객체를 벡터 임베딩으로 표현하는 것입니다. 다양한 벡터 임베딩 방법, 즉 GloVe, Word2vec, BERT를 사용하여 객체를 벡터 공간으로 매핑합니다.

각 데이터 형식(예: 텍스트, 오디오, 비디오)에 대해 VSS는 다른 임베딩 모델을 구축하지만 이 프로세스의 최종 결과는 수치 배열 표현입니다.

다음 단계는 이러한 수치 표현을 사용하여 유사한 객체를 함께 정렬하는 인덱스를 생성하는 것입니다. KNN과 같은 알고리즘이 검색 유사성을 구현하는 데 사용됩니다. 그러나 검색 시스템은 유사한 용어를 인덱싱하기 위해 현대적인 접근 방식을 사용합니다. 예를 들어, 로컬리티 감성 해싱(Locality Sensitive Hashing, LSH)와 근사最近 이웃(Approximate Nearest Neighbor, ANNOY)입니다.

또한 VSS 알고리즘은 유사성 또는 거리 측정, 즉 유클리드 거리, 코사인 유사성 또는 자카드 유사성을 계산하여 데이터 컬렉션의 모든 벡터 표현을 비교하고 검색 쿼리에 대한 유사한 콘텐츠를 반환합니다.

벡터 유사성 검색의 주요 도전 과제 및 이점

전반적으로 데이터 객체 간의 공통 특성을 찾는 것이 목표입니다. 그러나 이 프로세스는 여러 잠재적인 도전 과제를 제시합니다.

벡터 유사성 검색 구현의 주요 도전 과제

• 다양한 벡터 임베딩 기술과 유사성 측정은 서로 다른 결과를 나타냅니다. 검색 시스템에서 적절한 구성 요소를 선택하는 것이 주요 도전 과제입니다.
• 대규모 데이터 세트의 경우 VSS는 계산적으로 비용이 많이 들고 대규모 인덱스를 생성하기 위해 고성능 GPU가 필요합니다.
• 차원이 너무 많은 벡터는 데이터의 실제 구조와 연결을 정확하게 표현하지 않을 수 있습니다. 따라서 벡터 임베딩 프로세스는 손실이 없어야 합니다. 이것은 도전 과제입니다.

현재 VSS 기술은 지속적으로 개발되고 개선되고 있습니다. 그러나 검색 경험을 위해 많은 이점을 제공할 수 있습니다.

벡터 유사성 검색의 이점

• VSS는 다양한 데이터 유형에서 유사한 객체를 매우 빠르게 찾을 수 있습니다.
• VSS는 모든 데이터 객체를 기계가 쉽게 처리할 수 있는 수치 임베딩으로 변환하여 효율적인 메모리 관리를 보장합니다.
• VSS는 시스템이 이전에 만난 적 없는 새로운 검색 쿼리에서 객체를 분류할 수 있습니다.
• VSS는 완벽한 일치가 아닌 맥락적으로 유사한 객체를 찾는 데优秀한 방법입니다.
• 가장 중요한 것은 관련된 객체를 대규모로 클러스터링할 수 있습니다(가변 데이터 볼륨).

벡터 유사성 검색의 주요 비즈니스 사용 사례

상업적인 비즈니스에서 VSS 기술은 다양한 산업과 응용 프로그램을 혁신할 수 있습니다. 이러한 사용 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 질문 응답: 벡터 유사성 검색은 거의 동일한 관련 질문을 Q&A 포럼에서 찾을 수 있습니다. 이는 최종 사용자에게 더 정확하고 관련성 있는 응답을 제공합니다.
• 시맨틱 웹 검색: 벡터 유사성 검색은 관련 문서 또는 웹 페이지를 찾을 수 있습니다. 이는 웹 검색 결과의 관련성 증가를 목표로 합니다.
• 제품 추천: 벡터 유사성 검색은 소비자의 브라우징 또는 검색 기록에 따라 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다.
• 개선된 의료 서비스 제공: 의료 연구자와 실무자는 벡터 유사성 검색을 사용하여 관련 의료 연구의 벡터 표현을 분석하여 임상 시험을 최적화합니다.

오늘날에는 전통적인 SQL 기반 기술을 사용하여 데이터를 관리, 분석 및 검색하는 것은 더 이상 현실적이지 않습니다. 인터넷 사용자는 웹에서 복잡한 쿼리를 요청합니다. 이는 인간에게는 간단하지만 기계(검색 엔진)가 해석하기에는 매우 복잡합니다. 기계가 다양한 데이터 형식을 기계가 이해할 수 있는 형식으로 해석하는 것은 오랜 도전 과제입니다.

벡터 유사성 검색은 검색 시스템이 상업 정보의 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

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