인공 지능(AI)은 데이터를 처리하고 평가하는 방식을 변화시키고 있습니다. 그리고 벡터 데이터베이스는 이러한 전환을 주도하는 주요 도구 중 하나입니다.
이러한 데이터베이스는 고차원 데이터 표현을 저장하고 검색하는 데 매우 효율적입니다.
그들은 자연어 처리, 이미지 인식, 추천 시스템과 같은 AI 애플리케이션의 성공에 중요한 역할을 할 잠재력을 가지고 있습니다.
이 게시물에서는 AI의 벡터 데이터베이스라는 매혹적인 분야와 벡터 데이터베이스가 데이터 과학자와 기계 학습 전문가에게 왜 그렇게 중요한지 살펴보겠습니다.
관계형 데이터베이스가 AI 애플리케이션에 적합하지 않은 이유
우리는 일반적으로 전통적인 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하고 검색합니다. 그러나 이러한 데이터베이스는 많은 AI 애플리케이션의 공통 요구 사항인 고차원 데이터 표현에 항상 적합한 것은 아닙니다.
AI에서 자주 사용되는 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 것은 이러한 데이터베이스의 조직적 특성으로 인해 어려울 수 있습니다.
전문가들은 지연되고 비효율적인 검색을 피하고 싶었습니다. 따라서 이러한 문제를 극복하기 위해 평탄화와 같은 솔루션을 사용했습니다. 데이터 구조. 그러나 이것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 절차였습니다.
고차원 데이터를 저장하고 검색하는 보다 효과적인 방법은 벡터 데이터베이스의 등장과 함께 등장했습니다. 이러한 방식으로 보다 능률적이고 성공적인 AI 애플리케이션을 보유할 수 있습니다.
이제 이러한 벡터 데이터베이스가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스란 정확히 무엇입니까?
벡터 데이터베이스는 방대한 양의 고차원 데이터를 벡터 형태로 저장하고 처리하기 위한 특수 데이터베이스입니다.
벡터는 서로 다른 특성이나 품질을 기반으로 개체를 설명하는 수학적 데이터 표현입니다.
각 벡터는 단어나 그림과 같은 단일 데이터 요소를 나타내며 여러 특성을 설명하는 값 모음으로 구성됩니다. 이러한 변수를 "기능" 또는 "치수"라고도 합니다.
예를 들어, 그림은 픽셀 값의 벡터로 표현될 수 있지만 전체 문장은 단어 임베딩의 벡터로 표현될 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 인덱싱 전략을 사용하여 특정 쿼리 벡터와 유사한 벡터를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이는 다음과 같은 경우에 특히 유익합니다. 기계 학습 유사한 데이터 포인트를 발견하거나 제안을 생성하기 위해 유사성 검색이 자주 사용되기 때문입니다.
벡터 데이터베이스의 내부 작동
벡터 데이터베이스는 다음과 같은 기술로 생성된 고차원 벡터를 저장하고 인덱싱하는 데 사용됩니다. 깊은 학습. 이러한 벡터는 임베딩 기술을 통해 중요한 정보를 유지하면서 저차원 공간으로 변환되는 복잡한 데이터 항목의 수치 표현입니다.
따라서 벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩의 특정 구조를 수용하도록 구축되었으며 인덱싱 알고리즘을 사용하여 쿼리 벡터와의 유사성을 기반으로 벡터를 효과적으로 검색하고 검색합니다.
그것은 어떻게 작동합니까?
벡터 데이터베이스는 복잡한 데이터 항목을 저장하고 정렬하는 마법 상자와 유사하게 작동합니다.
그들은 PQ 및 HNSW 접근 방식을 사용하여 정확한 정보를 신속하게 식별하고 얻습니다. PQ는 레고 브릭과 유사하게 작동하여 벡터를 작은 부분으로 압축하여 비교 대상을 찾는 데 도움을 줍니다.
반면에 HNSW는 벡터를 계층 구조로 구성하는 링크 웹을 개발하여 탐색 및 검색을 더 간단하게 만듭니다. 유사점과 차이점을 감지하기 위해 벡터를 더하고 빼는 것과 같은 다른 창의적인 옵션도 벡터 데이터베이스에서 지원됩니다.
벡터 데이터베이스는 AI에서 어떻게 사용됩니까?
벡터 데이터베이스는 다음 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 인공 지능. 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 유사성 검색 및 벡터 산술과 같은 정교한 작업을 지원합니다.
광범위한 응용 분야에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 여기에는 자연어 처리, 사진 인식 및 추천 시스템이 포함됩니다. 예를 들어 벡터 임베딩은 자연어 처리에 사용되어 텍스트의 의미와 맥락을 파악하여 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다.
이미지 인식의 벡터 데이터베이스는 큰 데이터 세트에서도 비슷한 사진을 효율적으로 검색할 수 있습니다. 또한 추천 시스템에서 고객의 선호도와 행동을 기반으로 고객에게 유사한 항목이나 정보를 제공할 수 있습니다.
인공 지능에서 벡터 데이터베이스를 사용하기 위한 모범 사례
시작하려면 입력 벡터를 데이터베이스에 저장하기 전에 사전 처리하고 정규화해야 합니다. 이는 벡터 검색의 정확도와 성능을 높일 수 있습니다.
둘째, 개별 사용 사례 및 데이터 분포에 따라 적절한 인덱싱 알고리즘을 선택해야 합니다. 다양한 알고리즘은 정확도와 속도 사이에 다양한 트레이드 오프를 가지며 적절한 알고리즘을 선택하면 검색 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
셋째, 최적의 성능을 보장하기 위해 벡터 데이터베이스를 정기적으로 모니터링하고 유지 관리해야 합니다. 여기에는 필요에 따라 데이터베이스를 다시 인덱싱하고, 인덱싱 매개변수를 미세 조정하고, 검색 성능을 모니터링하여 문제를 발견하고 해결하는 작업이 포함됩니다.
마지막으로 AI 응용의 잠재력을 극대화하기 위해서는 벡터 산술, 유사성 검색과 같은 정교한 기능을 지원하는 벡터 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
왜 벡터 데이터베이스를 사용해야 합니까?
벡터 데이터베이스를 사용하는 가장 일반적인 목적은 프로덕션에서 벡터 검색입니다. 검색 쿼리 또는 주제 항목에 대한 많은 항목의 유사성은 이 검색 형식에서 비교됩니다. 벡터 데이터베이스는 동일한 ML 임베딩 모델을 사용하여 주제 항목 또는 쿼리를 벡터로 변환하여 이러한 항목의 유사성을 비교하여 가장 가까운 일치 항목을 찾을 수 있는 잠재력이 있습니다.
이렇게 하면 표준 검색 기술로 생성된 관련 없는 결과를 피하면서 정확한 결과를 생성합니다.
이미지, 오디오, 비디오 유사성 검색
이미지, 음악, 비디오 및 기타 비정형 정보는 일반적인 데이터베이스에 분류하고 저장하기 어려울 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 방대한 데이터 세트에서도 유사한 항목을 빠르게 검색할 수 있기 때문에 이에 대한 탁월한 해답입니다. 이 방법은 사람이 필요하지 않습니다. 데이터 태깅 또는 라벨링 유사성 점수를 기반으로 가장 가까운 일치 항목을 빠르게 찾을 수 있습니다.
순위 및 추천 엔진
벡터 데이터베이스는 순위 및 추천 시스템에 사용하기에 적합합니다. 이전 구매와 비교 가능한 항목이나 소비자가 보고 있는 현재 항목을 추천하는 데 사용할 수 있습니다.
협업 필터링이나 인기 목록에 의존하는 대신 스트리밍 미디어 서비스는 사용자의 노래 평가를 활용하여 개인에게 맞춤화된 완벽하게 일치하는 제안을 제공할 수 있습니다. 가장 가까운 일치 항목을 기반으로 비슷한 제품을 찾을 수 있습니다.
시맨틱 검색
시맨틱 검색은 일반적인 키워드 검색을 뛰어넘는 강력한 텍스트 및 문서 검색 도구입니다. 텍스트 문자열, 구문 및 전체 문서의 의미와 컨텍스트는 벡터 데이터베이스를 사용하여 Natural의 벡터 임베딩을 저장하고 인덱싱함으로써 이해할 수 있습니다. 언어 처리 모델.
따라서 사용자는 데이터가 어떻게 분류되는지 이해하지 않고도 필요한 것을 더 빨리 찾을 수 있습니다.
벡터 데이터베이스 기술
다양한 벡터 데이터베이스 기술을 사용할 수 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다.
솔방울, 파이스, 괴롭히다, 밀버스및 Hnswlib 더 인기있는 가능성 중 일부입니다.
솔방울
클라우드 기반 벡터 데이터베이스입니다. 실시간 유사도 검색 앱을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 밀리초 대기 시간으로 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 탐색할 수 있습니다.
따라서 추천 시스템, 사진 및 비디오 검색, 자연어 처리와 같은 애플리케이션에 적합합니다.
Pinecone의 주요 기능에는 자동 인덱싱, 실시간 업데이트, 쿼리 자동 조정 및 현재 프로세스와의 간단한 상호 작용을 위한 REST API가 포함됩니다. 아키텍처는 확장성과 견고성을 위해 구축되었습니다. 고가용성을 유지하면서 대량의 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다.
파이스
대규모 벡터에 대한 인덱싱 및 검색 알고리즘의 최첨단 구현을 제공하는 Facebook 오픈 소스 패키지입니다.
여러 벡터 검색 기술을 지원합니다. 주요 이점 중 하나는 속도와 확장성으로 수십억 개의 벡터가 있는 데이터 세트에서도 빠른 검색이 가능합니다.
괴롭히다
반면에 Annoy는 고차원 근사 최근접 이웃 검색을 위해 구축된 C++ 라이브러리입니다. 사용이 간편하고 랜덤 프로젝션 트리 기술을 신속하게 구현합니다.
Annoy는 리소스가 제한된 시나리오에서 사용하기에 적합한 최소 메모리 공간 라이브러리입니다.
밀버스
Milvus는 대규모 벡터를 저장하고 검색하기 위한 무료 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. IVF 및 HNSW를 포함한 다양한 인덱싱 기술을 지원하며 수백만 개의 벡터를 쉽게 관리할 수 있습니다.
검색 프로세스 속도를 크게 높일 수 있는 GPU 가속 기능은 가장 독특한 기능 중 하나입니다.
벡터 데이터베이스용 제품을 선택할 때 가장 좋은 선택입니다.
Hnswlib
Hnswlib는 고차원 벡터를 신속하게 인덱싱하고 검색하기 위한 계층적 탐색 가능한 소규모 네트워크를 제공하는 또 다른 오픈 소스 라이브러리입니다.
벡터 공간이 지속적으로 변경되는 상황에 적합하며 증분 인덱싱을 제공하여 새로운 벡터로 인덱스를 최신 상태로 유지합니다. 또한 매우 조정 가능하여 사용자가 정밀도와 속도의 균형을 미세 조정할 수 있습니다.
가능한 단점
벡터 데이터베이스에는 많은 장점이 있지만 중요한 단점도 있습니다. 가능한 문제 중 하나는 벡터 임베딩을 관리하는 데 필요한 많은 양의 스토리지입니다.
또한 벡터 데이터베이스는 간단하거나 매우 전문적인 쿼리와 같은 특정 데이터 유형으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 마지막으로 이러한 데이터베이스를 설정하고 최적화하는 데 상당한 기술이 필요할 수 있으므로 일부 사용자의 액세스가 어려워질 수 있습니다.
더 넥스트 레벨이란?
벡터 데이터베이스가 계속해서 발전함에 따라 다양한 개선이 가능합니다. 상당한 진전이 있을 수 있는 영역 중 하나는 보다 정확하고 효율적인 NLP 모델을 만드는 것입니다.
이를 통해 텍스트의 의미와 컨텍스트를 보다 정확하게 캡처하는 벡터 임베딩이 개선되어 검색이 더욱 정확하고 관련성이 높아질 수 있습니다.
발전을 위한 또 다른 영역은 순위 및 추천 엔진을 위한 고급 알고리즘으로, 훨씬 더 맞춤화되고 대상이 지정된 추천을 허용할 수 있습니다.
또한 GPU 및 특수 CPU와 같은 기술의 발전은 벡터 데이터베이스 작업의 속도와 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 더 다양한 사용자와 응용 프로그램에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
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