인공지능 기술의 발전은 우리의 삶을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 생성형 AI는 전 세계 모든 분야에서 혁신을 이끌어내는 핵심 기술로서 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
생성형 AI는 인공지능 기술의 한 분야로, 기계가 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 가진 모델을 의미합니다. 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 같은 방식으로 정보를 이해하고 표현하기 때문에 다양한 분야에서 활용 가능성이 무궁무진하죠.
하지만 최근 여러 문제점이 발견되고 있는데요. 질문에 맞지 않는 엉뚱한 답변이 나오거나 학습한 데이터에 따라 한쪽으로 치우친 결과물이 도출되기도 합니다.
이러한 문제들을 해결하기 위한 기술로 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation), 이를 위한 저장소로 사용되는 벡터 DB(Vector DB)가 급부상 중입니다.
벡터 DB란?
그렇다면 벡터 DB란 무엇일까요? 좀 더 자세히 알아보겠습니다.
벡터 데이터베이스, 줄여서 벡터 DB는 데이터를 벡터 형태로 변환하여 저장하는 데이터베이스입니다. 우리가 알고 있는 일반적인 데이터베이스와는 다르게 정보를 숫자의 배열로 표현합니다.
벡터 DB는 사용자들이 원하는 데이터의 '의미'나 '특성'을 수치화하여 기록하는데요. 이 과정을 '임베딩'이라고 합니다.
이러한 변환된 데이터는 공간에서의 위치를 가지게 되고, 이 위치는 해당 데이터의 의미나 특성을 반영합니다. 이 변환된 벡터는 기계가 이해할 수 있는 형태로 정보가 저장되고 검색을 수행할 때 의미적으로 관련 있는 데이터를 빠르게 찾아낼 수 있습니다.
벡터 DB는 비정형 데이터를 수치화하여 벡터 형태로 저장하기 때문에 빠르게 데이터를 검색할 수 있고 최신 데이터를 언제든지 연동할 수 있습니다. 이에 벡터 DB는 생성형 AI가 자연어를 이해하고 생성에 필요한 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하는 데 큰 역할을 합니다.
벡터 DB의 4가지 특장점
벡터 DB는 아래 4가지 특장점이 있습니다.
1. 데이터 처리와 검색 효율성 : 벡터 DB는 벡터 데이터를 빠르게 처리하고 검색할 수 있어, 생성형 AI 모델이 대규모 데이터를 효과적으로 다룰 수 있도록 합니다.
2. 유사성 분석 : 생성형 AI에서는 데이터 간의 유사성을 분석하는 것이 중요한데요. 벡터 DB는 이를 위한 특화된 기능을 제공해 모델의 정확성을 높입니다.
3. 대용량 데이터 처리 : 벡터 DB는 대용량의 벡터 데이터를 효과적으로 저장하고 처리할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 생성형 AI 모델의 대규모 데이터에 대응이 가능합니다. 이에 반해 관계형 데이터베이스(RDB)는 벡터 데이터의 길이나 형태의 다양성, 쿼리 및 인덱싱, 데이터 모델 무결성 제약 등으로 벡터 데이터를 저장하는데 적합하지 않습니다.
4. 벡터 데이터 갱신 : 벡터 DB는 데이터의 최신화와 쿼리를 지원하여 생성형 AI 모델의 성능을 개선하는 데 기여합니다. 최신 데이터를 유지하고 적절한 쿼리를 실행함으로써 모델의 환각 현상 등의 문제를 해결할 수 있습니다.
싱글스토어(SingleStore)의 벡터 DB
그 중 싱글스토어(SingleStore) DB는 별도의 빅데이터나 분석 플랫폼 없이 단일 데이터 플랫폼에서 실시간으로 데이터 처리와 대용량 DB의 안정적 저장을 지원하고 있습니다.
특히, 생성형AI 및 LLM 서비스를 도입하고자 하는 기업들이 2017년부터 벡터 기능을 제공해 온 싱글스토어DB를 벡터 DB로 적극 검토하고 있는데요.
AI 기반 애플리케이션, Chatbot, Image 인식 등에 완벽하고 최적의 벡터 데이터베이스 기능을 제공합니다. 벡터 데이터를 다른 유형의 데이터와 함께 함께 관계형 테이블에 저장해서 확장된 메타데이터 및 벡터 데이터의 기타 특성을 SQL의 모든 기능으로 쉽게 쿼리할 수 있는 것이죠.
싱글스토어DB는 Vector Store 이상의 Multi-model Database를 지원합니다.
Enterprise급 DBMS 기능을 제공, 모든 유형의 데이터에 높은 처리 성능, Vector 포함한 모든 Data에 ACID/CRUD 지원 및 즉시 조회 지원, 실시간 적재와 분석 동시 지원, Scale – UP / OUT 지원, PB 이상의 대용량 지원, SLA에 맞춰 Compute 확장 가능, Cloud / K8S / On-Premise / DBaaS 가능 등의 특징이 있습니다.
- 일관성: 싱글스토어 벡터 DB는 하나의 데이터 저장소에서 모든 벡터 데이터를 관리하므로 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 여러 저장소를 사용하는 경우 데이터의 일관성을 유지하기 위해 동기화하는데 비용과 복잡성이 증가할 수 있습니다.
- 성능: 다중 저장소를 사용하는 경우 데이터를 검색하고 처리하는 데 시간이 더 많이 소요될 수 있습니다. 하나의 싱글스토어 벡터 DB를 사용하면 데이터 접근이 빨라지고 성능이 향상될 수 있습니다.
- 관리 용이성: 싱글스토어 벡터 DB는 데이터를 한 곳에서 관리하기 때문에 관리 및 유지보수가 간편합니다. 여러 저장소를 관리하는 것보다 더 쉽고 효율적입니다.
- 확장성: 필요에 따라 데이터베이스를 확장하는 것이 중요한데, 싱글스토어 벡터 DB는 확장이 용이합니다. 데이터베이스의 크기나 처리 능력을 증가시킬 수 있으며, 이는 시스템의 성능을 높이고 확장성을 보장합니다.
- 데이터 일원화: 다중 저장소를 사용하면 데이터가 분산되어 있어 데이터 일원화에 어려움을 겪을 수 있습니다. 싱글스토어 벡터 DB를 사용하면 데이터가 일관되고 중앙 집중화되어 있어 일원화된 데이터 관리가 가능합니다.
싱글스토어의 벡터 DB 하위시스템은 SQL을 이용해서 의미가 비슷한 객체를 보다 빨리 찾을 수 있게 매우 빠른 속도의 최근접이웃 검색을 가능하게 합니다. 특수 벡터 DB 제공 업체보다 훨씬 강력하고 일반적인 형태의 메타데이터 필터링 기능을 제공해줄 뿐만 아니라, 병렬 처리, 스케일 아웃, ACID 트랜잭션, 높은 가용성, 재해 복구, 백업 및 복원, 그리고 시점 복원도 가능합니다.
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<Reference>
http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=220008
https://a-platform.tistory.com/117
https://blog.togglecampus.com/ko/post/what-is-vector-database/
