RAG 벡터 데이터베이스 [6]

벡터 데이터베이스 개념 및 특징

벡터 데이터베이스 개념

벡터 데이터베이스(Vector Database)는 고차원 벡터를 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 주로 텍스트, 이미지, 오디오 등 비정형 데이터를 벡터화하여 저장한 후, 유사도 검색을 통해 유사한 데이터를 빠르게 찾는 데 사용됩니다. 인공지능과 머신러닝에서 생성된 임베딩(embedding)을 저장하고 검색하는 데 매우 유용합니다.

특징

1. 고차원 벡터 저장: 수백에서 수천 차원의 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.
2. 유사도 검색: 벡터 간의 유사성을 기반으로 가장 유사한 항목을 검색할 수 있습니다. 코사인 유사도, 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등이 사용됩니다.
3. 인덱싱 기반: 벡터 데이터베이스는 효율적인 검색을 위해 고도로 최적화된 인덱싱 기술을 사용합니다. 이를 통해 수백만 개의 벡터에서 유사한 항목을 빠르게 검색할 수 있습니다.

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벡터 데이터베이스 주요 속성

1. 확장성: 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력. 고차원 벡터의 저장과 검색을 위해 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다.
2. 유연성: 다양한 유사도 측정 방법을 지원하여 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.
3. 고성능 검색: 효율적인 인덱싱을 통해 수백만 개의 벡터에서 실시간으로 유사한 항목을 검색할 수 있습니다.

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관계형 데이터베이스와 벡터 데이터베이스의 차이

1. 데이터 구조 측면

• 관계형 데이터베이스: 테이블 형식으로 정형 데이터를 저장. 각 테이블은 행과 열로 구성되며, 스키마가 명확히 정의됩니다.
• 벡터 데이터베이스: 벡터 형식으로 비정형 데이터를 저장. 고차원 공간에서 데이터를 표현하며, 각 벡터는 데이터 포인트를 나타냅니다.

2. 쿼리 방식 측면

• 관계형 데이터베이스: SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 검색 및 조작합니다. 주로 정확한 매칭을 위해 사용됩니다.
• 벡터 데이터베이스: 유사도 검색을 통해 벡터 간의 거리를 계산하여 가장 유사한 항목을 검색합니다.

3. 사례

• 관계형 데이터베이스: 전통적인 비즈니스 애플리케이션(ERP, CRM), 금융 트랜잭션, 재고 관리 등.
• 벡터 데이터베이스: 이미지 검색, 텍스트 검색, 추천 시스템, 음성 인식 등 인공지능 및 머신러닝 애플리케이션.

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벡터 데이터베이스 유형 및 DB의 종류

벡터 데이터베이스 유형 1: 파인콘(Pinecone)

• 정의: Pinecone은 벡터 검색을 위한 완전 관리형 서비스로, 인덱싱, 검색, 스케일링을 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다.
• 장점: 관리가 쉬우며, 서버리스 아키텍처로 인해 자동 확장 및 간편한 사용이 가능.
• 단점: 서비스가 클라우드에 종속되며, 비용이 상대적으로 높을 수 있음.

벡터 데이터베이스 유형 2: 파이스(FAISS)

• 정의: FAISS(Facebook AI Similarity Search)는 Facebook AI Research에서 개발한 오픈 소스 벡터 검색 라이브러리입니다.
• 장점: 매우 빠르고 효율적인 벡터 검색을 제공하며, 오픈 소스로 무료로 사용할 수 있음.
• 단점: 셀프 호스팅 및 관리가 필요하며, 사용자가 직접 인프라를 설정해야 함.

벡터 데이터베이스 유형 3: 크로마(Chroma)

• 정의: Chroma는 벡터 데이터베이스로, 고성능 벡터 검색과 인덱싱을 제공하며, 특히 NLP(자연어 처리) 애플리케이션에서 많이 사용됩니다.
• 장점: 자연어 처리에 최적화된 기능과 빠른 검색 성능을 제공.
• 단점: 특정 용도에 특화되어 있어 범용적으로 사용하기에는 제한적일 수 있음.

벡터 데이터베이스 유형 4: 위비에이터(Weaviate)

• 정의: Weaviate는 오픈 소스 벡터 검색 엔진으로, AI 기반의 데이터 관리 및 검색을 지원합니다.
• 주요 특징: 네이티브 멀티모달 지원(텍스트, 이미지 등), 실시간 검색 및 인덱싱, 강력한 플러그인 시스템을 통해 다양한 기능을 확장 가능.

속성	파인콘	파이스	위비에이터
정의	완전 관리형 벡터 검색 서비스	Facebook AI가 개발한 오픈 소스 벡터 검색 라이브러리	오픈 소스 벡터 검색 엔진
장점	서버리스, 자동 확장, 관리 편의성	매우 빠르고 효율적인 검색 성능, 무료	네이티브 멀티모달 지원, 실시간 검색 및 인덱싱
단점	클라우드 종속, 비용이 높을 수 있음	셀프 호스팅 필요, 인프라 관리 필요	특정 기능 확장을 위해 높은 커스터마이징 필요
유형	상용	오픈 소스	오픈 소스
사용 용도	추천 시스템, 콘텐츠 기반 검색	고성능 벡터 검색, 머신러닝	멀티모달 데이터 검색, AI 기반 데이터 관리