벡터 데이터베이스
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벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 형태로 표현된 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데이터베이스 시스템이다.
개요[편집 | 원본 편집]
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[편집 | 원본 편집]
- 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[편집 | 원본 편집]
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[편집 | 원본 편집]
예를 들어, 자연어 문장을 임베딩한 벡터 데이터는 다음과 같이 저장될 수 있다:
| 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[편집 | 원본 편집]
- 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[편집 | 원본 편집]
- 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[편집 | 원본 편집]
참고 문헌[편집 | 원본 편집]
- 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.
