[Vector Database] 벡터 데이터베이스란 무엇인가?

벡터 데이터베이스(Vector Database)는 벡터 형식의 데이터를 저장, 쿼리하고 분석하는데 특화된 데이터베이스입니다. 벡터는 공간상의 점을 나타내는데 사용되며, 각 벡터는 다차원 공간에서의 위치를 나타냅니다. 이러한 데이터베이스는 주로 유사성 검색(similarity search)과 같은 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 유사한 항목을 검색하거나 분석하는 데 활용됩니다.

출처 : https://discuss.pytorch.kr/t/gn-vector-database/1516

벡터 데이터베이스는 어떻게 사용되나요? 

1. 유사성 검색(Similarity Search): 벡터 데이터베이스는 유사한 항목을 검색하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지나 오디오와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 사용자가 입력한 쿼리와 유사한 항목을 검색할 수 있습니다. 이는 검색 엔진, 추천 시스템, 컨텐츠 유사성 분석 등 다양한 영역에서 활용됩니다.
2. 기계 학습 및 데이터 분석: 벡터 데이터베이스는 기계 학습 모델을 훈련시키거나 데이터 분석을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 분류, 클러스터링, 회귀 및 이상 탐지와 같은 기계 학습 알고리즘을 적용하거나, 데이터의 패턴을 분석하는 데 활용됩니다.
3. 실시간 분석 및 처리: 벡터 데이터베이스는 대규모의 실시간 데이터 스트림을 처리하고 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 실시간 이벤트 기반 응용 프로그램에서 발생하는 데이터를 처리하고 실시간으로 분석하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
4. 자연어 처리(NLP) 및 문서 검색: 벡터 데이터베이스는 텍스트 데이터를 벡터로 표현하고 이를 기반으로 자연어 처리 및 문서 검색을 수행하는 데 사용됩니다. 문서 유사성 비교, 문서 분류, 토픽 모델링 등과 같은 작업에 활용됩니다.

이러한 방법들을 통해 벡터 데이터베이스는 다양한 응용 프로그램과 시나리오에서 활용되어 데이터 분석과 검색의 효율성을 높이고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스 동작 원리

구분	내용
벡터 저장	벡터 데이터베이스는 다차원 공간에서의 각 데이터 포인트를 벡터 형태로 저장합니다. 이러한 저장은 효율적인 인덱싱 및 검색을 위해 공간 특성을 고려하여 이루어집니다.
유사성 측정	벡터 데이터베이스는 벡터 간의 유사성을 측정하기 위한 메트릭(거리 측정 방법)을 제공합니다. 일반적으로는 유클리드 거리, 코사인 유사도 등의 거리 측정 방법을 사용하여 벡터 간의 유사성을 측정합니다.
인덱싱	데이터베이스는 저장된 벡터를 효율적으로 검색하기 위해 인덱싱을 수행합니다. 인덱스는 데이터의 공간적 구조를 보다 효율적으로 탐색하기 위한 자료 구조로, 빠른 검색을 가능하게 합니다.
쿼리 처리	사용자가 입력한 쿼리 벡터를 기반으로 데이터베이스는 저장된 벡터와의 유사성을 계산하고, 이를 통해 가장 유사한 항목을 검색합니다. 이를 위해 인덱스를 활용하여 효율적으로 쿼리를 처리합니다.
스케일링	대규모 데이터셋을 처리하기 위해 벡터 데이터베이스는 분산 처리 및 병렬 처리를 활용하여 스케일링이 가능하도록 설계됩니다. 이를 통해 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하고 검색할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스의 핵심 구성 요소

1. 벡터 저장 및 인덱싱 시스템: 벡터 데이터를 저장하고 적절한 인덱싱을 수행하는 시스템이 핵심입니다. 이 시스템은 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고, 검색을 위한 인덱스를 구축하여 빠른 쿼리 처리를 가능하게 합니다.
2. 유사성 측정 알고리즘: 벡터 데이터 간의 유사성을 측정하는 알고리즘이 중요한 요소입니다. 이러한 알고리즘은 주로 거리 측정 방법을 사용하여 벡터 간의 유사성을 계산합니다. 대표적인 예로는 유클리드 거리, 코사인 유사도 등이 있습니다.
3. 분산 처리 및 병렬 처리 시스템: 대용량의 벡터 데이터를 처리하기 위해 분산 처리와 병렬 처리를 지원하는 시스템이 필요합니다. 이를 통해 데이터베이스는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 검색할 수 있습니다.
4. 쿼리 처리 엔진: 사용자가 입력한 쿼리를 처리하고, 저장된 벡터와의 유사성을 계산하여 가장 유사한 항목을 검색하는 역할을 수행합니다. 이를 위해 효율적인 쿼리 처리 및 검색 알고리즘이 구현되어야 합니다.
5. 데이터 모델 및 스키마: 벡터 데이터베이스는 데이터를 효율적으로 구성하기 위한 데이터 모델과 스키마를 제공합니다. 이를 통해 데이터의 구조화 및 관리가 가능하며, 데이터에 대한 정확한 이해와 쿼리 작성이 가능해집니다.

벡터 데이터베이스와 기존 데이터베이스의 차이점

구분	기존 데이터베이스	벡터 데이터베이
데이터 유형 및 저장 방식	주로 정형 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 저장하며, 데이터의 구조가 사전에 정의되어 있습니다. 주로 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 조작합니다.	주로 비정형 데이터(예: 이미지, 오디오, 텍스트 등의 벡터 형태의 데이터)를 저장하며, 다차원 공간에서의 위치를 나타내는 벡터로 표현됩니다. 주로 유사성 검색 및 기계 학습 작업을 위해 사용됩니다.
검색 및 쿼리 처리 방식	주로 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 검색하고 처리합니다. 대부분의 경우 정형 데이터에 대한 구조화된 쿼리를 처리하는 데 특화되어 있습니다.	주로 벡터 간의 유사성을 측정하는 유사성 검색 작업에 중점을 둡니다. 벡터 데이터의 유사성을 계산하고 이를 기반으로 가장 유사한 항목을 검색하는 데 사용됩니다.
최적화 및 성능	주로 트랜잭션 처리와 같은 OLTP(OnLine Transaction Processing) 작업에 최적화되어 있습니다. 주로 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 보장하며, 대규모 데이터 분석이나 검색에는 적합하지 않을 수 있습니다.	주로 유사성 검색 및 기계 학습과 같은 OLAP(OnLine Analytical Processing) 작업에 최적화되어 있습니다. 대규모의 비정형 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 벡터 데이터에 대한 쿼리 처리 속도가 빠릅니다.
응용 분야	주로 엔터프라이즈 애플리케이션 및 트랜잭션 처리 시스템에서 사용됩니다.	주로 이미지 검색, 추천 시스템, 자연어 처리, 음성 인식 등과 같은 응용 분야에서 사용됩니다.

주요 솔루션

1. Milvus:
   • Milvus는 AI 및 기계 학습 작업을 위한 오픈소스 벡터 데이터베이스 솔루션입니다. MILVUS(Many-dimensional Index) 인덱스 엔진을 사용하여 대용량의 벡터 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다.
   • Milvus는 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 처리하는 데 특화되어 있으며, 유사성 검색, 벡터 검색 및 분석을 위한 다양한 API를 제공합니다.
2. Faiss:
   • Faiss는 Facebook에서 개발한 오픈소스 벡터 데이터베이스 라이브러리입니다. 고차원의 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 대규모의 벡터 데이터셋을 지원합니다.
   • Faiss는 GPU를 활용하여 병렬 처리 및 속도 향상을 제공하며, 다양한 유사성 검색 알고리즘과 인덱싱 방법을 지원합니다.
3. Elasticsearch with Vector Data Plugin:
   • Elasticsearch는 분산 검색 및 분석 엔진으로, 벡터 데이터를 처리하기 위한 플러그인이 개발되었습니다. 이 플러그인은 벡터 데이터를 색인화하고 유사성 검색을 수행하는 데 사용됩니다.
   • Elasticsearch는 대규모의 비정형 데이터를 처리하기 위한 분산 아키텍처와 강력한 쿼리 기능을 제공하며, 벡터 데이터와 관련된 다양한 응용 프로그램에서 사용될 수 있습니다.
4. TensorFlow Similarity:
   • TensorFlow Similarity는 TensorFlow를 기반으로 한 벡터 검색 및 유사성 분석 라이브러리입니다. TensorFlow를 사용하여 벡터 데이터를 효율적으로 처리하고, 유사성 측정 및 검색을 수행할 수 있습니다.
   • TensorFlow Similarity는 오픈소스로 제공되며, TensorFlow의 강력한 기능과 효율성을 활용하여 다양한 벡터 데이터 분석 및 검색 작업을 수행할 수 있습니다.