생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유

생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유

 

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성하고 이해하는 AI 기술을 말합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI는 사람이 쓴 것 같은 글을 작성할 수 있고, 이미지 생성 AI는 주어진 설명에 따라 새로운 이미지를 만들어 낼 수 있습니다. 이런 AI 기술들은 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 작동합니다.

 

 

벡터 데이터베이스란?

 

벡터 데이터베이스는 이러한 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 고차원 데이터는 여러 차원(특징)을 가진 데이터를 의미합니다. 예를 들어 이미지 데이터는 각 픽셀의 색상 값을 차원으로 가지며, 텍스트 데이터는 각 단어의 의미를 숫자로 표현한 벡터를 차원으로 가질 수 있습니다. 이런 데이터는 수백에서 수천 개의 차원을 가질 수 있습니다.

 

벡터 데이터베이스가 중요한 이유는 크게 세 가지입니다. 첫 번째는 효율적인 저장입니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 데이터를 효율적으로 저장하여 저장 공간을 절약하고 데이터 접근 속도를 높입니다. 두 번째로 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 간의 유사성을 빠르게 계산할 수 있어, 관련성이 높은 데이터를 신속하게 찾을 수 있습니다. 세 번째는 벡터 데이터를 분석하여 데이터 간의 유사성을 바탕으로 유의미한 패턴을 찾는 것을 지원합니다.

 

 

벡터 유사성 검색의 중요성

 

생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 효율적으로 관리하고, 유사성 검색을 통해 관련성이 높은 데이터를 신속하게 제공함으로써 사용자 경험을 개선하고 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 필수 역할을 합니다. 이런 역할을 하는 중요 기능 중 하나가 바로 벡터 유사성 검색입니다.

 

벡터 유사성 검색은 데이터베이스에서 특정 벡터와 유사한 벡터를 찾는 작업입니다. 예를 들어 검색 엔진이 사용자가 입력한 검색어와 유사한 문서를 찾거나, 추천 시스템이 사용자의 취향과 유사한 영화를 추천할 때 사용합니다. 또한, 벡터 유사성 검색은 정확성, 효율성, 스케일링 측면에서 사용자 경험과 AI 모델의 성능을 개선합니다. 자세히 살펴보자면 정확성의 경우 유사한 데이터를 신속하고 정확하게 찾을 수 있어, 사용자가 원하는 정보를 빠르게 제공하는 것을 말합니다. 효율성 덕분에 데이터베이스에서 유사성을 빠르게 계산할 수 있어, 실시간 추천과 검색이 가능합니다. 마지막으로 스케일링은 대규모 데이터를 처리할 수 있는 능력을 제공하여, 더 많은 데이터를 사용할수록 AI 모델의 지원하는 것을 뜻합니다.

 

 

EDB Postgres AI란 무엇인가?

 

EDB Postgres AI는 PostgreSQL 데이터베이스를 확장하여 생성형 AI 워크로드를 지원하는 데이터베이스입니다. EDB는 AI 관련 작업을 효율적으로 처리하기 위해 PostgreSQL에 벡터 임베딩 기능을 추가했습니다. 이를 통해 기업은 기존 PostgreSQL 환경에서 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고, AI 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다. 운영 오버헤드를 줄이고, 고성능 데이터 관리 기능을 제공하여 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.

 

EDB Postgres AI는 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델이 데이터를 쉽게 활용할 수 있습니다. 그리고 별도의 벡터 데이터베이스를 관리할 필요 없이, 기존 PostgreSQL 환경에서 벡터 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 시스템 관리 비용과 복잡성을 줄입니다. 또한, PostgreSQL의 고유한 기능인 인덱싱, 고가용성, 백업 등을 활용하여 벡터 데이터베이스의 성능과 안정성을 보장합니다.

 

EDB Postgres AI의 핵심은 pgvector 확장입니다. pgvector는 PostgreSQL에서 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있도록 도와주는 확장 프로그램입니다. 주요 특징으로는 네이티브 벡터 데이터 유형 지원, 벡터 데이터의 쿼리 및 분석 기능, 고성능 벡터 인덱싱 기능이 있습니다. 이를 통해 생성형 AI와 같은 고차원 데이터를 다루는 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

 

pgvector는 PostgreSQL에 벡터 데이터 유형을 추가합니다. 벡터 데이터를 직접 저장할 수 있어 별도의 변환 작업 없이 데이터베이스에 벡터 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다. 앞서 설명한 바와 같이 데이터는 숫자 목록으로, 고차원 데이터를 표현하는 데 사용됩니다. 이미지의 색상 정보를 벡터로 표현하거나, 텍스트의 의미를 벡터로 변환한다고 이해할 수 있습니다.

 

pgvector는 표준 SQL SELECT 문을 사용하여 벡터 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있게 합니다. 예를 들어 벡터 데이터의 유사성을 비교하거나, 특정 벡터와 가장 유사한 데이터를 찾는 쿼리를 작성할 수 있습니다.

 

성능도 발군입니다. pgvector는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱스를 사용하여 벡터 유사성 검색을 고속으로 수행합니다. 벡터 데이터를 저장한 후, HNSW 인덱스를 생성하여 벡터 간의 유사성 검색을 빠르게 수행한다고 이해할 수 있습니다. 참고로 HNSW 인덱스는 고차원 데이터에서 유사성을 빠르게 찾기 위해 설계된 인덱스 구조입니다. 벡터 간의 거리 계산을 효율적으로 처리합니다.

 

 

그렇다면 EDB Postgres AI의 장점은 무엇일까요? 가장 먼저 떠오르는 것은 신뢰할 수 있는 오픈 소스 데이터베이스인 PostgreSQL을 기반으로 하여, 커뮤니티의 지원과 지속적인 개선을 받을 수 있다는 것입니다. 다음으로 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 하나의 데이터베이스에 저장하여 데이터 통합 및 관리가 용이하다는 것도 장점이라 할 수 있습니다. EDB가 제공하는 대규모 데이터와 고성능 요구를 충족할 수 있는 기능을 이용할 수 있는 것도 이점입니다.

 

생성형 AI 시대를 준비해야 할 때!

 

거대 언어 모델(LLM) 분야의 발전 속도는 매우 빠릅니다. 기업의 요구에 맞게 특정 산업에 특화된 LLM의 선택지도 빠르게 늘고 있습니다. LLM을 기업의 다양한 업무 시스템이나 대외 서비스에 접목하고자 할 때 기업이 가장 먼저 하는 고민은 바로 데이터입니다. LLM을 위한 데이터 파이프라인에서 가장 중요한 데이터베이스는 이미 LLM 시대를 향해 진화 중입니다. EDB Postgres AI는 이런 진화를 잘 보여주는 예 중 하나입니다. 더 자세한 사항은 EDB Postgres AI 사이트를 참조하거나 락플레이스로 문의 바랍니다.