벡터 데이터베이스란 무엇이며 어떻게 AI를 향상합니까?

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벡터 데이터베이스는 사전 훈련된 AI 모델의 광범위한 가용성으로 인해 부활했습니다. 벡터 데이터베이스의 개념은 수십 년 동안 존재해 왔지만 벡터 데이터베이스를 최대한 활용할 수 있는 것은 대규모 언어 모델(LLM)의 시대인 지금입니다.

벡터 데이터베이스는 추천 시스템, 이미지 유사성 검색, 이상 감지, 얼굴 감지 및 자연어 처리 애플리케이션과 같은 애플리케이션에서 특히 유용합니다.

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그렇다면 벡터 데이터베이스는 정확히 무엇입니까? 어떻게 작동하며 AI 기능을 향상시키기 위해 언제 사용해야 합니까?

벡터 데이터베이스란?

벡터 데이터베이스는 벡터를 사용하여 정보를 저장하는 방법입니다. 데이터를 표 목록으로 구성하는 일반적인 형태의 데이터베이스와 달리 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 통해 데이터를 구성합니다. 이러한 벡터는 수학적 공간에서 벡터 임베딩으로 표현될 수 있습니다.

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벡터 데이터베이스는 이러한 벡터 임베딩을 보유하고 벡터 임베딩을 기반으로 인덱싱, 거리 메트릭 및 유사성 검색과 같은 기능을 제공하므로 중요합니다.

벡터 데이터베이스는 사전 학습된 모델과 쉽게 통합할 수 있는 서비스이며, 대부분은 서비스에 접근하기 위한 API 키 .

벡터 임베딩이란?

간단히 말해서 벡터 임베딩 또는 단순히 임베딩은 주제나 단어를 숫자로 표현한 것입니다. 예를 들어 2차원 임베딩은 '2, -3'처럼 보일 수 있습니다. 여기서 2는 x축을 따라 양의 방향으로 2단위를 나타내고 -3은 y축을 따라 음의 3단위를 나타냅니다. 3차원 임베딩은 '2, -3, 5'처럼 보이지만 5는 데이터 포인트를 z축의 양의 방향으로 5단위 배치합니다.

더 많은 차원을 사용하면 데이터 조각에 대해 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스에 사용되는 차원의 수는 종종 NLP의 경우 100~300차원이고 컴퓨터 비전의 경우 수백 차원입니다.

벡터 임베딩을 생성하려면 BERT, CNN 및 RNN과 같은 벡터 임베딩 모델 및 도구를 사용해야 합니다.

벡터 임베딩이 중요한 이유는 무엇입니까?

수학적 공간에서 데이터의 위치를 그리는 기능을 통해 컴퓨터는 데이터 포인트 간의 관계와 서로 얼마나 강한 상관관계가 있는지 이해할 수 있습니다. AI 모델은 각 데이터 포인트 사이의 상관 관계 정도를 알면 사람처럼 상황에 맞는 방식으로 쿼리를 이해할 수 있습니다.

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의미론이나 맥락을 이해하지 못한 채 AI는 논리적으로는 맞지만 맥락적으로는 잘못된 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 'He had a heavy heart as he walk away'라는 문구를 슬프거나 부담스러운 남자가 아니라 심장 질환이 있는 남자로 잘못 해석할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스가 AI를 강화하는 데 도움이 되는 방법

벡터 임베딩은 다양한 유형의 AI 모델을 교육하는 데 중요한 구성 요소입니다. 벡터 임베딩을 사용하여 이점을 극대화하려면 벡터 임베딩을 저장, 인덱싱 및 쿼리할 수 있는 전문 데이터베이스가 있어야 합니다. 또한 벡터 데이터베이스는 AI 모델을 지속적으로 성장시키고 교육하는 데 도움이 되는 빠르고 안정적이며 확장 가능한 데이터베이스가 되어 AI를 강화합니다.

벡터 데이터베이스는 AI 모델의 기능을 확장할 수 있으므로 기업과 조직은 다음과 같은 다양한 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

검색 엔진: 때때로 사람들은 쿼리할 때 어떤 키워드를 사용해야 할지 모릅니다. 벡터 데이터베이스는 컨텍스트를 분석하고 쿼리와 가장 강한 상관 관계가 있는 가장 가까운 키워드를 검색하여 시스템이 쿼리를 이해하는 데 도움이 됩니다.
추천 시스템: 대용량 언어 모델 및 메모리와 함께 데이터를 저장하고 검색하는 데 매우 효율적인 벡터 데이터베이스를 통해 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 사람이 좋아하는 것을 학습할 수 있습니다. 그런 다음 사람이 관심을 가질 수 있는 다양한 항목을 추천하기 위해 응용 프로그램에서 자동으로 쿼리할 수 있습니다.
이미지 및 비디오 분석: 비디오 및 이미지 임베딩 모델을 사용하면 AI 모델을 미세 조정하여 이미지와 함께 쿼리와 유사하게 보이는 항목을 찾을 수 있습니다. 이것은 현재 많은 온라인 쇼핑 앱과 웹사이트에서 구현되고 있습니다.
이상 감지: 임베딩으로 작업을 기록함으로써 AI 모델은 세상을 더 안전하게 만들 수 있습니다 규범을 기반으로 이상 및 특정 이상값을 감지합니다. AI 이상 탐지는 이제 사기 탐지, 시스템 모니터링 및 네트워크 침입에 널리 사용되는 도구입니다.

벡터 데이터베이스 작동 방식

벡터 임베딩 생성에서 벡터 데이터베이스의 데이터 쿼리에 이르기까지 데이터는 3단계 프로세스를 거칩니다.

벡터 임베딩 생성: 데이터 유형에 따라 벡터 임베딩 모델을 사용하여 인덱싱할 벡터 임베딩을 생성합니다. 이러한 임베딩 모델은 단어, 이미지, 비디오 및 오디오를 숫자/임베딩으로 변환합니다.
인덱싱: 벡터 임베딩이 생성되면 이제 Pinecone, Milvus 및 Chroma와 같은 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터 데이터베이스는 제품 양자화(PQ) 및 지역 민감 해싱(LSH)과 같은 다양한 알고리즘을 사용하여 빠르고 효율적인 데이터 저장 및 검색을 위해 각 임베딩을 인덱싱합니다.
쿼리: 애플리케이션이 쿼리를 발행하면 쿼리는 먼저 벡터 데이터베이스에 저장된 데이터를 생성하는 데 사용되는 동일한 벡터 포함 모델을 거쳐야 합니다. 그런 다음 생성된 벡터 쿼리는 벡터 데이터베이스에 배치되며 여기서 가장 가까운 벡터가 쿼리에 가장 적합한 답변으로 검색됩니다.

벡터 데이터베이스의 미래

이미지, 비디오 및 텍스트에 대한 고차원 데이터 유형이 지속적으로 증가함에 따라 벡터 데이터베이스는 현재 AI 모델의 기능을 개선하고 확장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 벡터 데이터베이스를 통한 지속적인 개발을 통해 의료, 금융, 전자상거래, 사이버 보안 분야에서 더 나은 서비스를 기대할 수 있습니다.

직접 벡터 데이터베이스를 경험하고 사용해보고 싶다면 Auto-GPT를 설치하고 Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스를 구현해 볼 수 있습니다. 물론 서비스를 이용하려면 API 키가 필요합니다.