벡터 데이터베이스 편집하기

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 형태로 표현된 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데이터베이스 시스템이다.
==개요==
벡터 데이터베이스는 이미지, 오디오, 자연어 등 비정형 데이터를 수치적 벡터로 변환한 후 이를 효율적으로 인덱싱하고 유사성 검색을 수행할 수 있도록 설계된 데이터베이스이다. 이 데이터베이스는 특히 인공지능과 머신러닝 분야에서 중요하게 사용되며, 유사한 객체를 빠르게 찾아야 하는 추천 시스템, 검색 엔진, 얼굴 인식 등 다양한 응용에 활용된다.
==특징==
*고차원 데이터 처리를 위한 최적화된 인덱싱 구조
*유사도 기반 검색(Similarity Search)을 위한 근사 최근접 이웃(Approximate Nearest Neighbor, ANN) 알고리즘 사용
*정형 데이터보다 비정형 데이터에 적합
*벡터 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산 지원
*GPU 기반 연산 및 분산 처리를 통한 고속 처리 가능
==동작 구조==
벡터 데이터베이스는 다음과 같은 단계로 동작한다:
#데이터 임베딩: 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 고차원 벡터로 변환한다. 예: 문장 "고양이는 귀엽다" → [0.23, -0.45, ..., 0.78]
#벡터 저장: 생성된 벡터는 데이터베이스에 저장되며, 고속 검색을 위해 인덱스가 생성된다.
#질의 변환: 사용자의 검색 질의도 동일한 방식으로 벡터화된다.
#유사도 계산: 질의 벡터와 데이터베이스에 저장된 벡터 간의 유사도를 계산한다. 일반적으로 코사인 유사도 또는 유클리드 거리를 사용한다.
#결과 반환: 유사도가 높은 벡터들을 정렬하여 반환한다.
==데이터 예시==
예를 들어, 자연어 문장을 임베딩한 벡터 데이터는 다음과 같이 저장될 수 있다:
{| class="wikitable"
! 문장 !! 벡터 (일부)
|-
| 나는 커피를 좋아해 || [0.12, -0.34, 0.56, ..., -0.87]
|-
| 고양이는 귀엽다 || [0.23, -0.45, 0.67, ..., 0.78]
|-
| 오늘은 날씨가 좋다 || [-0.11, 0.45, -0.22, ..., 0.36]
|}
==주요 기술==
*HNSW(Hierarchical Navigable Small World)
*IVF(Inverted File Index)
*PQ(Product Quantization)
*ScaNN(Scalable Nearest Neighbors)
*Faiss, Annoy, Milvus 등의 벡터 검색 라이브러리 및 시스템
==활용 사례==
*이미지 및 비디오 검색: 콘텐츠 기반 검색
*자연어 처리: 문장 또는 단어 임베딩을 통한 유사 문서 검색
*추천 시스템: 사용자 행동 벡터 기반 유사 사용자 추천
*보안: 생체 인식 기반 인증 시스템
*로보틱스: 공간 인식 및 장애물 회피
==같이 보기==
*[[근사 최근접 이웃]]
*[[자연어 임베딩]]
*[[기계 학습]]
*[[유사도 검색]]
*[[데이터베이스]]
==참고 문헌==
*Johnson, J., Douze, M., & Jégou, H. (2019). Billion-scale similarity search with GPUs. *IEEE Transactions on Big Data*, 7(3), 535–547.
*Malkov, Y. A., & Yashunin, D. A. (2018). Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs. *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence*, 42(4), 824–836.
==각주 ==