Written by @Leo Lee

백터 검색이란?

벡터 검색이란 머신 러닝(ML)을 활용하여 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터의 의미와 컨텍스트를 캡처한 뒤, 이를 숫자 표현으로 변환하고, 이후 알고리즘을 사용하여 유사한 데이터를 찾는 방식의 검색을 의미합니다. 기존의 키워드 검색과 비교할 때, 벡터 검색은 더 정확한 결과를 제공하고, 더 빠르게 실행됩니다. 또한 단순히 일치하는 내용을 넘어서 의미적으로 유사한 검색이 가능하기 때문에, 기존 검색 방식들에 비해 폭넓게 활용될 수 있습니다.

백터 데이터베이스

벡터 데이터베이스는 정보를 벡터 형태로 저장하는 데이터베이스입니다. 벡터는 데이터 객체의 수치 표현을 의미하며, 이를 벡터 임베딩이라고도 합니다. 벡터 임베딩은 이미지나 텍스트와 같은 비정형 데이터 및 반정형 데이터로 구성된 대규모 데이터 세트를 색인하고 검색할 수 있도록 해줍니다. 기존의 데이터베이스가 정보를 표 형식으로 저장하고 쿼리와 정확히 일치하는 결과를 반환하는 반면, 벡터 데이터베이스는 유사성 메트릭을 기반으로 결과를 반환합니다. 이로 인해 벡터 데이터베이스는 확장성, 유연성, 효율성 측면에서 뛰어나며, 특정 애플리케이션에서는 기존 데이터베이스보다 더 적합할 수 있습니다. 대표적인 벡터 데이터베이스로는 Milvus, Pinecone, ElasticSearch 등이 있습니다.

벡터 임베딩이란?

벡터 임베딩은 단어, 문장, 기타 데이터를 의미와 관계를 포착하는 숫자 표현으로 변환하는 방법입니다. 벡터 임베딩, 즉 임베딩은 대규모 언어 모델과 AI 모델에 의해 생성됩니다. 이 임베딩은 단어를 벡터로 변환하여 전체 단어들 간의 관계에 따라 유사도를 계산할 수 있게 해줍니다. 또한 의미와 문법적 정보를 함축하며, 다른 딥러닝 모델의 입력값으로도 활용될 수 있습니다.

벡터 검색의 활용법은?

벡터 검색은 다양한 형태로 활용될 수 있으며, 대표적으로 검색 증강 생성(RAG)에서 LLM(대규모 언어 모델)과 외부 지식 베이스를 연결하는 역할을 합니다. 또한 이미지 검색, 음성 인식 등 여러 분야에서도 널리 사용됩니다. 기존 검색 방식들과 달리 의미 기반의 검색을 수행하는 벡터 검색은 문서의 내용을 더 깊이 이해하고, 유사한 의미를 가진 항목을 찾을 수 있게 해줍니다. 문맥을 고려하여 검색할 수 있는 기능도 제공합니다.

기존 검색 방식에서는 쿼리와 정확하게 일치하는 결과만 반환되었지만, 벡터 검색은 사용자가 쿼리를 약간 변형하더라도 관련된 결과를 찾을 수 있습니다. 이로 인해 유연한 쿼리 작성이 가능해지고, 보다 폭넓은 검색 결과를 제공받을 수 있습니다.

추가적으로, 벡터 검색은 대규모 데이터셋에서의 빠른 검색과 높은 정확도를 가능하게 하며, 다양한 산업 분야에서 고객 경험을 개선하고 데이터 분석의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원에서는 사용자의 질문에 대한 의미적으로 관련된 답변을 더 정확하게 제공할 수 있으며, 전자상거래에서는 상품 추천 시스템에서 고객의 검색 의도를 더 잘 파악하여 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.

이러한 특성 덕분에 벡터 검색은 앞으로도 데이터 검색과 분석의 중요한 도구로 자리잡을 것입니다.

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