벡터 검색을 넘어: 텐서 기반 검색이 여는 AI의 미래

AI 애플리케이션이 발전하면서 검색과 추천 시스템은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 초기에는 벡터 검색(Vector Search)이 혁신처럼 보였지만, 이제는 한계가 드러나고 있습니다. 벡터는 단일 차원에서 의미적 유사성을 계산하는 데는 유용하지만, 맥락·구조·다차원 관계를 표현하기에는 부족합니다.

바로 이 지점에서 텐서(Tensor)가 등장합니다. 텐서는 데이터를 다차원적으로 표현하여 맥락과 관계를 보존합니다. 이 특성은 정밀한 검색, 멀티모달 데이터 처리, 그리고 실시간 맞춤형 추천을 가능하게 만듭니다. 이 글에서는 벡터와 텐서의 차이를 살펴보고, 왜 텐서 기반 검색이 AI의 미래를 이끌 핵심 기술인지 알아보겠습니다.

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벡터 vs. 텐서: 무엇이 다른가

벡터와 텐서는 모두 수치 기반 표현이라는 점에서는 같지만, 표현력에서 큰 차이가 있습니다.

• 벡터(Vector): 단일 차원의 배열로, 데이터를 평면적으로 압축해 표현합니다. 예를 들어 텍스트 전체를 하나의 임베딩 벡터로 나타냅니다.
• 텐서(Tensor): 다차원 배열로, 데이터의 구조와 맥락을 보존합니다. 예를 들어 텍스트는 토큰 단위로, 이미지는 영역 단위로, 영상은 시간·장면 단위로 표현할 수 있습니다.

데이터 유형	벡터 표현	텐서 표현
텍스트	[0.4, 0.2, 0.9]	text[token][embedding]
이미지	[0.1, 0.3, 0.7, …]	image[frame][region][channel]
영상	[0.6, 0.8, 0.5, …]	video[scene][timestamp][feature]

벡터는 데이터를 단순화하는 대신 중요한 맥락을 잃을 수 있습니다. 반면 텐서는 관계와 구조를 유지하여 더 정밀하고 의미 있는 검색을 가능하게 합니다.

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텐서 기반 검색의 장점

1. 맥락과 구조 보존
   텐서는 순서, 위치, 관계와 같은 문맥 정보를 유지합니다. 이를 통해 단순한 유사성 계산을 넘어, 정확성과 설명 가능성을 높일 수 있습니다.
2. 멀티모달 데이터 처리
   텐서는 텍스트, 이미지, 영상 등 서로 다른 데이터 유형을 동시에 다룰 수 있습니다. 예를 들어 상품 검색에서 텍스트 설명과 이미지 특징을 함께 고려할 수 있습니다.
3. 정밀한 검색과 개인화
   단일 벡터 기반 검색은 한계가 있지만, 텐서는 토큰별, 프레임별 등 세분화된 비교가 가능합니다. 이는 맞춤형 추천과 복잡한 RAG 파이프라인에 특히 효과적입니다.

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Vespa.ai의 텐서 프레임워크

실제 적용 단계에서 텐서를 다루는 것은 쉽지 않습니다. 많은 머신러닝 프레임워크는 텐서를 단순 배열로 취급해 복잡성을 높입니다. Vespa.ai는 이를 해결하기 위해 실용적인 텐서 프레임워크를 제안합니다.

1. 최소 연산 구조 (Minimal, Composable Operations)
   복잡한 API 대신 수학적으로 기반이 되는 최소 연산 집합을 제공하여 읽기 쉽고 유지보수성이 높은 코드를 작성할 수 있습니다.
2. Dense & Sparse 데이터 통합
   이미지 임베딩(밀집 데이터)과 제품 속성(희소 데이터)을 동일한 텐서 내에서 다룰 수 있습니다. 이를 통해 검색·추천 시 시각적 유사성과 속성 기반 필터링을 동시에 반영할 수 있습니다.
3. 명시적 차원 이름 (Strong Typing)
   product_id, color_channel, timestamp 등 의미 있는 라벨을 축에 부여해 코드의 가독성과 안전성을 확보합니다. 이는 차원 불일치로 인한 오류를 예방하고 개발 속도를 높여줍니다.

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실제 활용 사례

전자상거래 검색 및 추천

전자상거래 플랫폼에서 고객이 “빨간색 운동화”를 검색한다고 가정해 보겠습니다.

• 벡터 기반 검색: 제품 설명을 하나의 임베딩으로 매핑해 단순 유사성을 계산.
• 텐서 기반 검색: 제품 이미지의 색상 채널, 속성(사이즈·브랜드) 등 다차원 정보를 함께 고려.

그 결과, 고객은 원하는 조건에 더 정확히 맞는 상품을 빠르게 찾을 수 있고, 플랫폼은 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다.

RAG 파이프라인

검색 증강 생성(RAG)에서는 문맥 유지가 핵심입니다. 벡터는 전체 문서를 하나의 벡터로 표현하기 때문에 세부 문맥이 손실됩니다. 반면 텐서는 토큰별 임베딩을 유지하여, 세밀한 질의응답과 컨텍스트 보존이 가능합니다.

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벡터 검색은 지난 수년간 AI 검색과 추천을 가능하게 한 중요한 기술이었지만, 이제는 더 복잡하고 다차원적인 요구를 충족하기 어렵습니다. 텐서는 이러한 한계를 극복하고, 멀티모달 데이터와 개인화, 그리고 정밀한 문맥 처리를 가능하게 합니다.

Vespa.ai와 같은 텐서 기반 플랫폼은 개발자와 기업이 대규모 AI 애플리케이션을 보다 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있도록 돕습니다. 벡터가 검색을 열었다면, 텐서는 이제 추론과 의미 있는 결정을 가능하게 합니다.

앞으로의 AI 애플리케이션에서 중요한 것은 단순히 “가장 비슷한 것을 찾는 것”이 아니라, 맥락을 이해하고 설명할 수 있는 검색입니다. 그리고 그 미래는 텐서에 달려 있습니다.

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Beyond Vector Search: The Move to Tensor-Based Retrieval