< 벡터데이터베이스 배경 >

• 벡터 데이터베이스는 벡터라는 수학적 표현을 활용하여 조직이 데이터를 저장, 검색, 분석하는 방식을 혁신적으로 변화시켜 정교한 AI 애플리케이션을 보다 효율적으로 운영할 수 있게 해줍니다.

• 기존 데이터베이스는 현대 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 어려움을 겪고 있습니다. 바로 이 점이 벡터 데이터베이스가 필요한 이유입니다.

• 벡터 데이터 처리에 최적화된 이 데이터베이스는 잠재된 특징을 포착하고 유사성을 인코딩하는 숫자 배열을 통해 객체를 표현합니다.

• 예를 들어, 영화의 벡터는 영화의 주제, 분위기, 이미지, 줄거리를 캡슐화할 수 있습니다.

• 이러한 벡터 표현을 통해 AI 모델은 기본 의미론에 따라 객체를 해석할 수 있으므로 유사도 검색 및 순위 지정과 같은 작업을 훨씬 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.

• 벡터 데이터베이스는 이러한 벡터를 효과적으로 저장할 뿐만 아니라 빠른 검색을 위해 색인을 생성하여 AI 기반 애플리케이션에 필수적인 인프라를 제공합니다.

< 임베딩이란? >

임베딩은 대부분의 원본 정보를 유지하면서 고차원 데이터를 저차원 벡터로 변환하는 데 중요합니다. 이 프로세스는 다양한 기계 학습 작업에 필수적입니다.

• Word2Vec: 주변 상황 패턴을 기반으로 단어를 인코딩합니다. 뜻이 비슷한 단어는 벡터가 비슷합니다.

• Doc2Vec: 전체 문서를 내장하여 Word2Vec을 확장합니다. 유사한 주제에 대한 문서가 함께 클러스터링됩니다.

• 이미지 임베딩: 신경망에 의해 감지된 객체, 장면 및 텍스처와 같은 시각적 특징을 기반으로 이미지를 인코딩합니다.

• 그래프 임베딩: 연결 패턴 및 노드 속성을 기반으로 노드를 그래프로 나타냅니다.

< 벡터 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇인가요? >

• 비정형 데이터: 벡터 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에서는 처리하기 어려운 비정형 데이터를 처리하고 검색하는 데 탁월합니다.

• 유사도 검색: 이러한 데이터베이스를 사용하면 유사도 검색을 통해 데이터 표현 또는 “속성” 측면에서 '유사한' 항목을 찾을 수 있습니다.

< 벡터데이터베이스는 어떻게 작동합니까? >

벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 벡터로 표현하여 처리할 수 있도록 맞춤화되어 있습니다.

• 수집 및 인덱싱: 숫자 특징 벡터를 효율적으로 저장합니다.

• 고급 인덱싱 기법: 계층적 탐색이 가능한 작은 세계 그래프를 사용해 가장 가까운 이웃을 빠르게 조회합니다.

• 유사도 계산: 시맨틱 매칭을 위해 쿼리 벡터와 인덱싱된 벡터를 일치시킵니다.

• 차원 축소: 정확도를 유지하면서 더 작은 저장 공간을 위해 벡터를 압축합니다.

• GPU 가속: 쿼리 중 병렬 벡터 계산에 GPU를 사용합니다.

  
  

< 지능형 벡터 데이터베이스 구축 >

지능형 벡터 데이터베이스는 고급 알고리즘과 확장 가능한 인프라를 통해 데이터 검색을 향상시키며, 최신 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 몇 가지 주요 기능을 추가합니다.

• 벡터 인덱싱: 유사성 검색을 위해 매우 효율적인 벡터 필드 쿼리를 지원합니다.

• 차원 축소: 필수 정보는 보존하면서 벡터 차원을 줄입니다.

• GPU 가속: 빠른 병렬 처리를 위해 GPU를 활용합니다.

• 클라우드 통합: 클러스터 전반으로 확장하고 클라우드 서비스와 원활하게 통합합니다.

< 벡터 데이터베이스 및 임베딩을 통한 비즈니스 가치 창출 >

벡터 데이터베이스와 임베딩은 보다 정교한 AI 애플리케이션을 구현하여 비즈니스 운영을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다음은 가치를 창출하는 몇 가지 주요 영역입니다:

• 더 나은 추천: 벡터 유사도를 사용하여 제품/콘텐츠 추천을 개선하세요.

• 향상된 검색: 시맨틱 벡터 검색은 키워드 검색에 비해 사용자의 의도를 더 잘 이해합니다.

• 신속한 문서 인사이트: 분석을 위해 대용량 문서 컬렉션을 효율적으로 임베드하고 쿼리할 수 있습니다.

• 사기 감소: 활동 및 관계 그래프에서 사기 패턴을 탐지하세요.

• 예측적 유지 관리: 센서 데이터를 임베드하여 장비 고장의 조기 징후를 파악하세요.

< 벡터 데이터베이스의 사용 사례 >

• 추천 시스템: Netflix나 Amazon과 같은 플랫폼에서는 벡터 데이터베이스를 사용하여 사용자에게 유사한 콘텐츠를 추천합니다.

• 문서 검색: 이러한 데이터베이스는 특정 문서와 유사하거나 관련된 문서를 찾을 수 있습니다.

• 이미지 검색: 벡터 데이터베이스는 이미지 검색 시스템에서도 특정 이미지와 유사한 이미지를 찾는 데 사용됩니다.

< 벡터 데이터베이스별 특장점>

• Pinecone

  • 백엔드/검색 기술: ANN(Approximate Nearest Neighbor, 최근접 이웃) 검색

  • 프로그래밍 언어 지원: Python, Java, Go, Node.js

  • 사용 사례: 실시간 검색, 추천

• Weaviate

  • 백엔드/검색 기술: Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘

  • 프로그래밍 언어 지원: Python, Go, Java, JS/TS

  • 사용 사례: 엔터프라이즈 검색, 지식 그래프

• Milvus

  • 백엔드/검색 기술: ANN(Approximate Nearest Neighbor, 최근접 이웃) 검색

  • 프로그래밍 언어 지원: Python, Java, Go

  • 사용 사례: 유사 항목, 추천

• Elasticsearch

  • 백엔드/검색 기술: 루씬(Lucene)

  • 프로그래밍 언어 지원: Python, Java

  • 사용 사례: 텍스트 검색, 추천

• Jina AI

  • 백엔드/검색 기술: Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘

  • 프로그래밍 언어 지원: Python

  • 사용 사례: 비디오/이미지 검색, 챗봇

• Qdrant

  • 백엔드/검색 기술: Facebook AI 유사도 검색(FAISS)

  • 프로그래밍 언어 지원: Python

  • 사용 사례: 유사도 검색, 추천

• Chroma

  • 백엔드/검색 기술: 인메모리 문서-벡터 저장

  • 프로그래밍 언어 지원: Python

  • 사용 사례: 텍스트 데이터에 대한 Javascript 시맨틱 검색 엔진

    
    

< 벡터 AI의 미래 >

• AI 도입이 가속화됨에 따라, 특수 목적의 벡터 데이터 플랫폼은 기업 데이터 인프라의 핵심 구성 요소가 될 것입니다.

• 올바른 데이터베이스 기술과 고급 임베딩 기술을 결합하면 더 깊은 인사이트와 성능 향상을 얻을 수 있습니다.

• 벡터 데이터의 저장, 구성 및 쿼리를 마스터하는 기업은 경쟁 우위를 확보하여 AI 우선의 미래를 위한 기반을 마련하게 될 것입니다.

• 벡터 데이터베이스는 데이터 관리의 차세대 대세가 될 수 있습니다.

• source: https://members.botnirvana.org/playbook/vector-databases/?__vbtrk=MjE1OTMxOjg4NDEzMjg5Om5ld3NsZXR0ZXI&_uax=MjE1OTMxOjg4NDEzMjg5&utm_medium=Email&utm_campaign=Newsletter+Jun+5&utm_content=Newsletter&utm_source=Nandan+%40+Bot+Nirvana