벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스(Vector Database)는 언제든지 생성하고 읽고 업데이트하고 삭제할 수 있는 조직화된 벡터 임베딩 컬렉션입니다. 벡터 임베딩은 텍스트 또는 이미지와 같은 데이터 청크를 숫자 값으로 나타냅니다.

임베딩 모델은 다차원 벡터 공간에서 의미와 뉘앙스를 포착할 수 있는 방식으로 텍스트, 이미지, 차트, 비디오와 같은 다양한 데이터를 숫자 벡터로 변환합니다. 임베딩 기법은 의미 깊이, 연산 효율성, 인코딩할 데이터 유형, 차원 등과 같은 요인을 균형 있게 검토하며 사용 분야의 필요에 따라 선택합니다.

이렇게 다차원 공간으로 벡터를 매핑하면 뉘앙스까지 고려하여 벡터들의 의미 유사성을 분석할 수 있어 검색 및 데이터 분류의 정밀도가 크게 향상합니다. 임베딩 모델은 벡터 데이터베이스와 함께 AI 챗봇, 거대 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG)을 사용하는 AI 애플리케이션과 검색 엔진 및 기타 여러 사용 사례에서 중요한 역할을 합니다.

사유 기업 데이터가 수집되면 청크화되고 청크를 표현하는 벡터가 생성됩니다. 데이터 청크는 해당 벡터와 함께 나중에 검색될 수 있도록 벡터 데이터베이스에 저장되며, 선택적 메타데이터가 포함될 수 있습니다.

사용자, 챗봇 또는 AI 애플리케이션에서 쿼리를 수신하면 시스템이 해당 쿼리를 파싱하고 임베딩 모델을 사용하여 프롬프트의 부분들을 나타내는 벡터 임베딩을 가져옵니다. 그런 다음 프롬프트의 벡터로 벡터 데이터베이스에서 시맨틱 검색을 수행하여 완전 일치 또는 상위 K개 유사 벡터와 이에 해당하는 데이터 청크를 찾습니다. 검색 결과는 프롬프트의 컨텍스트에 배치되고 LLM로 전달됩니다. LangChain 또는 LlamaIndex는 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크로, AI 챗봇과 LLM 솔루션의 구축을 지원합니다. 인기 있는 LLM으로는 OpenAI GPT와 Meta LlaMA 등이 있습니다. 일반적으로 사용되는 벡터 데이터베이스에는 Pinecone과 Milvus가 있으며 그 외에도 많은 벡터 데이터베이스가 있습니다. 가장 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어는 파이썬과 TypeScript입니다.

벡터 검색, 벡터 유사도 또는 시맨틱 검색이라고도 하는 유사도 검색은 AI 애플리케이션이 다음과 같은 지정된 유사도 메트릭을 기반으로 주어진 쿼리의 벡터 임베딩과 의미가 유사한 벡터를 데이터베이스에서 효율적으로 검색하는 프로세스를 나타냅니다.

• 유클리드 거리: 포인트 간의 직접 거리를 측정합니다. 전체적인 차이가 중요한 경우 밀집 특징 세트를 클러스터링 또는 분류하는 데 유용합니다.
• 코사인 유사도: 벡터 사이의 각도에 초점을 맞춥니다. 텍스트 처리 및 정보 검색에 이상적이며, 전통적인 거리가 아니라 방향을 기준으로 의미 유사도를 포착합니다.
• 맨해튼 거리: 데카르트 좌표계에서 차이의 절댓값을 모두 합한 것입니다. 그리드와 같은 구조에서의 경로 찾기 및 최적화 문제에 적합합니다. 희소 데이터에 유용합니다.

유사도 측정 메트릭은 AI 챗봇, 추천 시스템, 문서 검색에서 관련 항목을 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하므로, 데이터의 의미 관계를 활용하여 생성형 AI 프로세스 및 자연어 처리(NLP)를 수행함으로써 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

클러스터링 알고리즘은 공유 특성을 기반으로 벡터를 응집력 있는 그룹으로 구성하므로 벡터 데이터베이스 내에서 쉽게 패턴을 인식하고 이상을 탐지할 수 있습니다.

이 프로세스는 데이터 세트 크기를 줄여 데이터 압축을 지원할 뿐만 아니라 기저 패턴을 드러내 다양한 영역에 중요한 인사이트를 제공합니다.

• K-평균: 중심 근접도에 따라 데이터를 K개의 클러스터로 분할합니다. 대규모 데이터 세트에 효율적입니다. 사전에 클러스터 수를 정의해야 합니다.
• DBSCAN 및 HDBSCAN: 밀도를 기준으로 클러스터를 형성하여 이상치를 구별합니다. 클러스터 수를 지정하지 않아도 복잡한 모양에서 효과적으로 작동합니다.
• 계층적 클러스터링: 데이터 포인트를 병합 또는 분할하여 클러스터 트리를 생성합니다. 계층적 데이터 시각화에 적합합니다.
• 스펙트럴 클러스터링: 유사도 행렬 고윳값을 활용하여 차원을 줄입니다. 분리 가능한 비선형 데이터에 효과적입니다.
• 평균 이동: 밀도 함수 최댓값을 찾아 클러스터를 식별합니다. 클러스터의 모양과 크기에 유연하게 대응합니다. 사전에 클러스터 수를 정의하지 않아도 됩니다.

이러한 알고리즘 접근 방식의 다양성은 광범위한 데이터 유형 및 클러스터링 목표를 수용할 뿐만 아니라 RAG 아키텍처에서 벡터 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 데 있어 클러스터링의 다기능성 및 중요성을 잘 보여주기도 합니다.

벡터 데이터베이스에서 인덱싱은 고차원 데이터 공간 내 검색 작업의 효율성과 속도를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 벡터 데이터베이스에 저장된 데이터의 복잡성과 양을 고려하면, 쿼리와 가장 관련성이 높은 벡터를 빠르게 찾고 검색하기 위해 인덱싱 메커니즘은 필수적입니다. 인덱싱이 벡터 데이터베이스에 제공하는 주요 기능과 이점을 자세히 살펴보겠습니다.

• 효율적인 검색 작업: K-D 트리, VP-트리, 역인덱스와 같은 구조를 인덱싱하면 전체 데이터 세트를 검색할 필요를 줄이는 방식으로 데이터가 구성돼 더 빠른 검색 작업이 가능합니다.
• 확장성: 데이터의 양이 증가할 때 인덱싱은 데이터베이스의 크기에 따른 검색 작업의 효율적 확장을 지원하므로 성능 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 지연 시간 감소: 인덱싱은 더 빠른 검색을 촉진해 쿼리와 쿼리 결과 사이의 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 실시간 또는 거의 실시간 응답을 필요로 하는 애플리케이션에 중요합니다.
• 복잡한 쿼리 지원: 고급 인덱싱 기법은 고차원 공간을 효율적으로 탐색하여 최근접 이웃 검색, 범위 쿼리, 유사도 검색을 비롯한 더 복잡한 쿼리를 지원합니다.
• 리소스 사용 최적화: 효과적인 인덱싱은 검색에 필요한 컴퓨팅 리소스를 최소화하므로 비용을 절감하고 시스템 지속 가능성을 개선할 수 있는데, 클라우드 기반 또는 분산 환경에서는 더욱 그렇습니다.

요약하면, 인덱싱은 벡터 데이터베이스가 방대하고 복잡한 고차원 데이터를 빠르고 효과적으로 관리하고 검색할 수 있도록 지원하므로 벡터 데이터베이스의 성능 및 기능에 꼭 필요한 요소입니다. 이 기능은 추천 시스템과 개인화 엔진부터 AI 기반 분석 및 콘텐츠 검색 시스템에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 필수적입니다. RAPIDS cuVS는 인덱스 구성 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축할 수 있는 GPU 가속화를 제공합니다. 

벡터 데이터베이스의 쿼리 프로세서는 전통적인 관계형 데이터베이스에서 사용되는 아키텍처와 근본적으로 다릅니다. 벡터 데이터베이스에서 쿼리 처리의 효율성과 정밀도는 쿼리 파싱, 최적화, 실행 등의 고도화된 단계에 따라 달라집니다.

최근접 이웃 식별 및 유사도 검색과 같은 복잡한 작업을 처리하려면 대규모 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 역량을 더욱 강화하기 위해 cuVS의 CAGRA와 같은 병렬 처리 알고리즘과 함께 고급 인덱싱 구조를 사용해야 합니다.

이러한 포괄적인 접근 방식을 사용하면 벡터 데이터베이스가 사용자 쿼리에 신속하고 정확하게 응답할 수 있으므로 정보 검색 시 빠른 응답 시간과 높은 수준의 정확도를 유지할 수 있습니다. 사용자 쿼리는 해당 임베딩을 수집하기 위해 처리되며, 임베딩은 벡터 데이터베이스를 효율적으로 쿼리하여 의미적으로 유사한 임베딩(벡터)을 찾는 데 사용됩니다.

벡터 데이터베이스에서 GPU 가속화(예: RAPIDS cuVS와 같은 라이브러리를 사용)는 성능 저하 없이 증가하는 데이터 볼륨과 컴퓨팅 수요를 처리하는 데 매우 중요합니다. 벡터 데이터베이스는 이를 통해 AI 및 빅데이터 분석에서 일반적으로 나타나는 복잡성 증가에 적절히 대응할 수 있습니다. GPU 가속화는 API를 사용한 수직 및 수평 확장이라는 두 가지 주요 전략을 채택합니다.

수직 확장은 동일한 머신이 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 작업을 수용할 수 있도록 컴퓨팅 리소스 업그레이드를 통해 역량을 강화하는 것입니다. 수평 확장은 데이터와 워크로드를 여러 서버에 분산하므로 더 많은 양의 요청을 관리할 수 있도록 시스템을 지원하고 수요 변동에 맞춰 고가용성을 보장할 수 있습니다.

최적화된 알고리즘과 병렬 처리(특히 GPU 기반)는 효율적인 확장의 핵심입니다. 이러한 접근 방식은 데이터 처리 및 검색 작업을 간소화하여 시스템 로드를 최소화합니다. 병렬 처리 기능을 갖춘 GPU는 데이터 집약적 연산을 가속화하고 데이터베이스가 여러 노드로 확장될 때 뛰어난 성능 수준을 유지할 수 있도록 지원하므로 특히 중요합니다.

벡터 데이터베이스에서 데이터 정규화는 균일한 범위(scale)로 벡터를 조정하는 작업을 가리킵니다. 클러스터링, 최근접 이웃 검색과 같은 거리 기반 작업에서 일관된 성능을 보장하는 데 매우 중요한 단계입니다. 이러한 표준화에는 지정된 범위(일반적으로 0~1 또는 -1~1) 내에 포함되도록 데이터값을 조정하는 최소-최대 스케일링과 1의 표준 편차를 갖도록 평균을 중심으로 데이터를 정렬하는 Z-점수 정규화와 같은 일반적인 기법이 활용됩니다.

이러한 방법은 서로 다른 소스 또는 차원의 데이터를 비교 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 하므로 데이터에 대해 수행되는 분석의 정확도와 신뢰성을 향상합니다. 정규화 프로세스는 특히 머신 러닝 분야에 중요합니다. 특징 범위의 분산으로 인한 편향을 제거하여 모델의 예측 성능을 크게 개선하는 데 도움이 되기 때문입니다. 

모든 데이터 포인트가 일정한 범위에서 평가되도록 함으로써 데이터 정규화는 벡터 데이터베이스에 저장된 데이터의 품질을 개선하고, 더 효과적이고 통찰력 있는 머신 러닝 결과를 얻는 데 기여합니다.

해싱은 벡터 데이터베이스를 작동시키는 기본적인 개념으로, 고차원 데이터를 단순화된 고정 크기의 형식으로 변환하여 벡터 데이터베이스 내에서 벡터 인덱싱 및 검색 프로세스를 최적화합니다. 지역 민감 해싱(LSH)과 같은 기법은 연산 복잡도를 줄이고 쿼리 처리 속도를 개선하므로 특히 효율적인 근사 최근접 이웃 검색을 구현하는 데 매우 중요합니다. 해싱은 대규모 고차원 공간을 관리하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 효율적인 데이터 액세스를 보장하고 광범위한 머신 러닝 및 유사도 탐지 작업을 지원합니다.

유사도 검색과 머신 러닝 작업을 비롯한 다양한 사례에서 쿼리 정확도와 성능을 개선하려면 벡터 데이터베이스에서 노이즈를 줄이는 것이 매우 중요합니다. 효과적인 노이즈 감소는 벡터 데이터베이스에 저장된 데이터의 품질을 향상할 뿐만 아니라 더 정확하고 효율적인 정보 검색을 촉진합니다. 이를 위해 노이즈 및 데이터 복잡성의 다양한 측면을 해결하도록 맞춤화된 다양한 기법을 사용할 수 있습니다. 

이러한 방법은 노이즈를 학습하고 걸러내도록 설계된 모델을 채택하는 것과 더불어 데이터를 단순화, 정규화 및 정제하는 데 중점을 둡니다. 데이터의 특성과 데이터베이스 애플리케이션의 구체적인 목표에 따라 선택해야 할 기법 조합이 달라집니다.

차원 축소 및 정규화: PCA 및 벡터 정규화와 같은 기법은 관련 없는 특징을 제거하고 벡터의 크기를 조정하여 노이즈를 줄이고 쿼리 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

특징 선택 및 데이터 정제: 주요 특징을 식별하고 데이터를 전처리해 중복 항목과 오류를 제거하면 데이터 세트가 간소화되어 관련 정보에 집중할 수 있습니다.

노이즈 제거 모델: 노이즈가 있는 데이터로부터의 입력을 재구성하는 데 활용되는 노이즈 제거 오토인코더는 노이즈를 무시하도록 모델을 훈련시켜 데이터 품질을 개선합니다.

벡터 양자화 및 클러스터링: 이러한 방법은 벡터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 구성하여 데이터 내에서 이상치 및 분산의 영향을 완화합니다.

임베딩 정교화: 도메인 특화 애플리케이션의 경우 추가 훈련이나 재조정과 같은 기법으로 임베딩을 정교화하면 벡터의 관련성이 향상되고 노이즈가 줄어듭니다.

벡터 데이터베이스에서 쿼리 확장은 보다 포괄적인 데이터 검색을 위해 추가 관련 용어를 쿼리에 통합하여 검색 범위를 확장하므로 검색 쿼리 효율성이 상승합니다. 이 기법은 더 광범위한 의미 유사도를 포착하도록 쿼리 벡터를 조정하여 사용자 의도를 더 만족스럽게 충족하고 더 철저한 문서 검색을 지원합니다. 이를 통해 검색 결과의 정밀도와 범위가 모두 크게 개선되기 때문에 쿼리 확장은 벡터 데이터베이스에서 더 효율적이고 효과적인 정보 검색을 구현하는 데 없어서는 안 될 전략입니다.

벡터 데이터베이스에서 데이터 시각화는 고차원 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 시각적 요소로 변환하여 분석 및 의사결정을 지원하는 데 필수적인 기능입니다. 주성분 분석(PCA), t-분포 확률적 임베딩(t-SNE), 균일 매니폴드 근사 및 투영법(UMAP)과 같은 기법은 차원을 줄이고 복잡한 데이터에 숨겨진 패턴을 밝혀내는 데 매우 중요합니다. 이 프로세스는 원시 데이터에서 명시적이지 않았던 중요한 인사이트를 발견하여 복잡한 데이터 패턴을 명확하게 전달하고 전략적인 데이터 기반 의사결정을 촉진하는 데 반드시 필요합니다.

희소 행렬 표현과 특수 처리 기법은 딥 러닝 애플리케이션에서 스토리지 효율성과 컴퓨팅 성능을 개선하므로 벡터 데이터베이스가 희소 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있습니다.

데이터 희소성을 해결하려면 주로 0의 값으로 구성된 벡터를 효율적으로 처리해야 합니다. 고차원 데이터 세트에서 이 시나리오는 흔하게 발생합니다. CSR(Compressed Sparse Row)과 CSC(Compressed Sparse Column)와 같은 희소 행렬 형식은 0이 아닌 요소만 저장하여 주로 0으로 구성된 데이터를 효율적으로 저장하고 조작하도록 설계되었습니다.

타겟팅된 기법에는 컴퓨팅 오버헤드와 메모리 사용을 크게 줄이고 처리 및 분석 속도를 높일 수 있도록 희소 행렬에 최적화된 알고리즘이 포함됩니다. 이러한 방법들은 머신 러닝과 데이터 사이언스 분야의 데이터 처리 및 분석 작업에서 효율성을 개선하고 지연 시간을 단축하므로 고차원 데이터의 처리에 필수적으로 사용되고 있습니다.

벡터 데이터베이스 내에서 데이터 무결성을 보장하는 것은 무엇보다 중요하며 오류 탐지, 강력한 암호화, 데이터 관리, 정기 감사와 같은 정교한 조치를 통해 정확성, 일관성, 보안을 유지하는 데 중점을 둡니다. NVIDIA NeMo™는 데이터의 관리 및 무결성을 강화하는 특수 AI 도구를 제공하여 이 프로세스를 향상합니다. 이 프레임워크는 더 나아가 데이터베이스 신뢰성을 강화하는 AI 모델을 구축하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 데이터베이스 신뢰성은 상세한 데이터 분석을 수행하고 머신 러닝 애플리케이션을 발전시키는 데 초석의 역할을 합니다. NeMo를 통해 NVIDIA는 벡터 데이터베이스에서 복잡한 데이터 세트를 탐색하고 분석하는 데 필요한 토대인 신뢰성과 안정성을 보장합니다.