요즘 들어 데이터는 단순히 저장되고 끝나는 것이 아니라, 저장된 데이터를 얼마나 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있는지가 중요해졌습니다.
그 과정에서 등장한 기술이 바로 임베딩 모델과 Vector DB(벡터 데이터베이스)입니다.
이번 포스팅에서는 이 기술들이 실제로 데이터를 어떻게 처리하고 활용하는지, 그 과정을 상세히 알아보겠습니다.
1. 임베딩 모델과 데이터 흐름
우선, 임베딩 모델이 무엇을 하는지부터 살펴봅시다.
- 데이터 수집
- 여러 데이터 소스(예: 문서, 이미지, 영상)에서 데이터를 가져옵니다.
이 단계에서 데이터는 단순한 텍스트, 파일, 또는 숫자 형태로 준비됩니다.
- 여러 데이터 소스(예: 문서, 이미지, 영상)에서 데이터를 가져옵니다.
- 임베딩 데이터 생성
- 데이터를 임베딩 모델에 입력합니다.
임베딩 모델은 데이터를 벡터(숫자 배열)로 변환합니다.
이 벡터는 데이터의 특성과 관계를 수치적으로 표현한 것으로, "유사한 데이터는 가까운 위치에, 다른 데이터는 먼 위치에" 있도록 설계됩니다. - 예를 들어, 두 문장이 의미적으로 비슷하다면 임베딩 모델이 생성한 벡터도 비슷한 값을 가집니다.
이를 통해 데이터를 사람처럼 "이해"하고 "비교"할 수 있는 상태로 변환합니다.
- 데이터를 임베딩 모델에 입력합니다.
- 벡터 DB에 저장
- 이렇게 생성된 벡터는 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장됩니다.
벡터 DB는 단순히 데이터를 저장하는 것뿐만 아니라, 사용자가 검색을 요청할 때 벡터 간의 거리를 계산하여 가장 관련성 높은 결과를 반환합니다.
- 이렇게 생성된 벡터는 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장됩니다.
- 검색 요청 처리
- 사용자가 특정 키워드나 데이터를 입력하면, 그 입력을 다시 벡터로 변환한 후 벡터 DB에서 가장 가까운(유사한) 데이터를 찾아 반환합니다.
2. 벡터 데이터베이스의 역할과 중요성
여기서 중요한 것은 벡터 DB가 일반적인 데이터베이스와 다르게 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 영상 등)도 빠르게 검색할 수 있다는 점입니다.
일반 데이터베이스는 키워드나 고정된 형식의 데이터를 찾는 데 초점이 맞춰져 있지만, 벡터 DB는 데이터를 숫자 벡터로 변환해 "의미적으로 유사한 데이터"를 찾을 수 있습니다.
3. Vector DB의 종류와 특징
벡터 DB는 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다.
1) 전용 벡터 DB
- Milvus, Qdrant, Chroma, Pinecone 등
- 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 데 최적화되어 있으며, 분산 환경에서도 안정적으로 동작합니다.
- 예를 들어, Milvus는 대규모 데이터에서도 빠른 검색 속도를 제공합니다.
2) 벡터 검색 기능을 추가로 지원하는 기존 DB
- PostgreSQL(PgVector), Elasticsearch, MongoDB Atlas Vector Search 등
- 기존의 관계형 데이터베이스(RDBMS) 위에 벡터 검색 기능을 추가한 형태입니다.
- 특히 PostgreSQL은 PgVector 확장을 통해 기존 데이터와 벡터 데이터를 통합적으로 관리할 수 있어, 기존 시스템과의 연계가 용이합니다.
4. 임베딩 모델과 Vector DB의 실제 활용 과정
1) 데이터 준비
- 텍스트 데이터를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 뉴스 기사 데이터가 있다고 하면, 각 기사를 "문장 단위"로 나눕니다.
2) 임베딩 모델을 사용한 변환
- 나눠진 문장을 임베딩 모델(예: BERT, OpenAI의 CLIP 등)에 입력합니다.
모델은 문장의 의미를 수치화해 벡터로 출력합니다. - 예시:
- 문장 A: "오늘 날씨는 매우 좋다." → 벡터:
[0.12, 0.83, -0.45, ...] - 문장 B: "날씨가 맑아서 기분이 좋다." → 벡터:
[0.11, 0.85, -0.47, ...]
- 문장 A: "오늘 날씨는 매우 좋다." → 벡터:
3) 벡터 DB에 저장
- 생성된 벡터를 벡터 DB에 저장합니다.
이때 원본 데이터(문장, 이미지 등)와 벡터를 함께 저장해 나중에 검색 결과와 원본 데이터를 연결할 수 있습니다.
4) 검색
- 사용자가 "오늘 날씨가 좋아 보인다."라는 문장을 입력하면, 이 문장도 벡터로 변환됩니다.
벡터 DB는 입력된 벡터와 기존 벡터 간의 거리를 계산해 가장 가까운 벡터를 반환합니다.
결과적으로, 사용자에게 가장 관련성이 높은 뉴스 기사 목록을 보여줄 수 있습니다.
5. Vector DB를 선택할 때 고려해야 할 점
- 데이터 규모와 차원 수
- 벡터 차원이 높아질수록 연산량이 늘어나므로, 적합한 데이터 구조와 하드웨어가 필요합니다.
예를 들어, 800만 개 이상의 벡터를 처리하려면 분산 처리 환경이 필요할 수 있습니다.
- 벡터 차원이 높아질수록 연산량이 늘어나므로, 적합한 데이터 구조와 하드웨어가 필요합니다.
- 개발 편의성
- 기존 시스템과 통합해야 한다면, PgVector와 같은 확장 가능한 RDBMS 기반 벡터 DB가 적합합니다.
- 분산 환경 지원 여부
- 대규모 프로젝트에서는 Milvus나 Pinecone과 같이 분산 클러스터링이 가능한 전용 벡터 DB가 필요합니다.
6. Vector DB는 어디에 활용할 수 있을까?
- 추천 시스템
- 예: 유튜브, 넷플릭스 등에서 비슷한 콘텐츠를 추천할 때.
- 이미지 검색
- 예: 특정 이미지와 비슷한 이미지를 찾는 기능.
- 질문-답변 시스템
- 예: 사용자가 입력한 질문과 가장 관련성 높은 답변을 제공.