장벽을 허물다: 모두를 위한 벡터 데이터베이스 접근의 민주화
이 글은 원래 The New Stack에 게시되었으며 허가를 받아 여기에 재게시되었습니다.
대규모 언어 모델(LLM)과 AI 관련 기술은 모두의 화제가 되고 있습니다. LLM과 AI 애플리케이션을 위한 핵심 인프라인 벡터 데이터베이스는 더 넓은 사용자층으로부터 광범위한 관심을 얻었으며, 알고리즘 엔지니어에서 애플리케이션 및 백엔드 개발자까지 확대되었습니다.
벡터 데이터베이스의 이점, 이를 민주화하는 것이 왜 중요한지, 그리고 모두가 접근할 수 있도록 만드는 방법을 살펴보겠습니다. 또한 프로젝트에 가장 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 되는 벤치마크 도구도 제공합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
정형 형식으로 데이터를 저장하고 구성하는 기존의 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스와 달리, 벡터 데이터베이스는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 비정형 데이터를 임베딩이라고 하는 숫자 표현으로 저장하고 관리하도록 특화되어 있습니다.
벡터 데이터베이스는 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 사용하여 유사도 검색을 수행하는 데 중요합니다. 이 알고리즘은 주어진 집합 내에서 주어진 점과 가장 가까운 점을 찾을 수 있게 해주며, 추천 시스템, 이상 탐지, 질의응답 시스템을 포함한 다양한 사용 사례에서 벡터 데이터베이스를 유용하게 만듭니다.
벡터 데이터베이스 vs. 기존 벡터 검색 기법
벡터 검색은 새로운 개념이 아닙니다. 전문화된 벡터 데이터베이스가 등장하기 전에도 벡터 검색을 수행하기 위한 다양한 기술 스택이 있었습니다. 예로는 Facebook FAISS, Spotify Annoy, Google ScaNN과 같은 벡터 라이브러리와 pgvector 같은 벡터 검색 확장이 있습니다. Google, Microsoft, Netflix와 같은 대기업들은 추천 시스템과 같은 작업에 이러한 기술을 사용해 왔습니다.
기존 벡터 검색 기법은 벡터 저장, 인덱싱, 검색과 같은 기본 기능을 갖추고 있지만 한계가 있습니다. 예를 들어, 수백만 또는 수십억 개의 고차원 벡터가 있는 대규모 데이터셋을 처리해야 하면서 동시에 빠른 응답과 높은 재현율이 필요한 경우, 기존 검색 시스템은 기대에 거의 부응하지 못합니다. 이 경우 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스가 필요합니다.
기존 벡터 검색 스택과 비교할 때, 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스는 다음을 포함하여 개선된 다양한 기능을 제공합니다.
전체 CRUD(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제) 지원
스칼라 및 벡터 필터링
여러 프로그래밍 언어의 SDK 및 restful API 지원
고가용성 및 확장성, 리소스 그룹, 역할 기반 접근 제어(RBAC), 프로덕션 배포와 같은 엔터프라이즈급 기능
그리고 그 이상입니다.
벡터 데이터베이스는 ChatGPT의 부상과 생성형 AI 및 LLM에 대한 관심 증가로 인해 점점 더 인기 있고 필수적인 요소가 되었습니다. 그 결과 더 많은 개발자와 조직이 이에 대한 접근을 모색하고 있습니다.
AI 시대에 벡터 데이터베이스가 필수적인 이유는 무엇인가?
벡터 데이터베이스는 LLM과 관련 AI 기술 스택에 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 벡터 데이터베이스는 LLM의 장기 기억 역할을 하며, LLM의 지식과 검색 역량을 확장하고, 데이터 및 비즈니스와 관련해 더 정확한 답변을 가능하게 합니다.
ChatGPT는 제한적이거나 오래된 사전 훈련 오프라인 지식으로 인해 환각적인 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 ChatGPT의 토큰 제한은 사용자가 너무 많은 맥락을 제공하기 어렵게 만듭니다. 이 문제를 해결하기 위해 CVP 스택(ChatGPT/LLM + 벡터 데이터베이스 + 코드형 프롬프트)이 인기를 얻고 있으며, 검색을 위해 LLM 외부에 도메인별 또는 독점 사실을 저장하는 벡터 데이터베이스를 사용합니다. 이러한 확장은 더 정확한 결과로 이어집니다.
LlamaIndex, AutoGPT, LangChain과 같은 인기 AI 스택은 장기 벡터 저장 및/또는 LLM 지식 증강을 위해 벡터 데이터베이스를 활용하는 예입니다.
모두를 위한 벡터 데이터베이스의 민주화
벡터 데이터베이스는 현재 AI 혁명에서 매우 중요합니다. 하지만 독점 기술, 복잡한 아키텍처와 배포, 개인 개발자나 소규모 팀에 부담되는 높은 비용, 좋지 않은 사용자 경험과 같은 다양한 장벽으로 인해 이 기술에 동등하게 접근할 수 있는 사람은 일부에 불과합니다. 따라서 진전을 이루기 위해서는 선구자와 제공업체가 앞장서서 벡터 데이터베이스를 민주화하는 것이 필수적입니다.
벡터 데이터베이스를 모든 사람이 접근할 수 있게 만드는 일은 하룻밤 사이에 이루어질 수 없습니다. 모든 데이터베이스가 즉시 벡터를 저장하고 검색할 수 있기를 기대하거나, 벡터 데이터베이스 제공업체들이 갑자기 자신들의 기술을 모두에게 공개하리라 기대하는 것은 비현실적입니다. 그러나 벡터 데이터베이스 민주화를 개선하기 위한 몇 가지 유용한 팁이 있습니다.
벡터 데이터베이스 지식, 전문성 및 기술 전파
벡터 데이터베이스를 효과적으로 다루려면 개발자는 이 기술의 이점, 생태계, 사용 사례, 한계를 숙지해야 합니다. 따라서 학술 논문, 블로그 게시물, 튜토리얼, 발표를 포함한 다양한 콘텐츠를 통해 벡터 데이터베이스의 지식, 전문성, 기술에 대한 인식을 확산하는 것이 중요합니다. Zilliz에서는 비정형 데이터와 Hierarchical Navigable Small Worlds 같은 벡터 검색 기술의 기초부터 LangChain, LlamaIndex, AutoGPT 같은 인기 AI 스택까지 모든 것을 다루는 콘텐츠 라이브러리를 구축했습니다. 또한 이 벡터 스택에 관심 있는 개발자에게 유용한 리소스인 다양한 오프라인 이벤트와 웨비나도 제공합니다.
모든 개발자에게 소스 코드 공개
오픈 소스는 벡터 데이터베이스의 민주화를 촉진하는 중요한 방법입니다. 재정적 장벽을 제거함으로써 오픈 소스는 모든 규모의 개발자와 조직이 벡터 데이터베이스에 접근할 수 있게 합니다. 또한 완전한 투명성을 제공하여 사용자가 자신의 필요에 따라 소스 코드를 사용하고 수정할 수 있게 한다는 의미이기도 합니다.
오픈 소스는 혁신과 지식 공유를 촉진하는 동시에 제품 개선과 성장에 기여하는 활발한 커뮤니티를 형성합니다. 이러한 접근 방식은 벡터 데이터베이스 제공업체를 포함해 관련된 모든 사람에게 이익이 됩니다.
Milvus는 이 분야의 주목할 만한 선구자로, Docker pull 340만 회 이상과 GitHub 스타 21,000개 이상을 보유하고 있습니다. 또한 Linux Foundation AI & Data Foundation에서 졸업한 인기 프로젝트이기도 합니다. Zilliz는 이를 오픈 소스로 공개함으로써 이 벡터 데이터베이스 기술을 모든 규모의 개발자와 기업이 접근할 수 있게 했습니다. 이 결정은 Milvus의 업그레이드와 발전에 기여하는 열정적인 혁신가들의 활발한 커뮤니티를 조성했습니다. 이러한 협업의 훌륭한 예는 활발한 커뮤니티 구성원인 Bin Ji,가 기여한 Milvus의 경량 버전인 Milvus Lite입니다.
완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스 제공
벡터 데이터베이스를 누구나 이용할 수 있게 하려면 설정, 사용 및 유지 관리가 쉬워야 합니다. 이러한 데이터베이스를 로컬 시스템에서 호스팅하는 것은 장점이 있지만, 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들 수 있습니다. Zilliz Cloud와 같은 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스는 벡터 검색 애플리케이션의 배포와 확장을 단순화하여 엔지니어가 비즈니스에 집중할 수 있도록 함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다.
개인 개발자와 소규모 팀에 무료 클라우드 옵션 제공
완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스는 훌륭하지만, 개인 개발자와 소규모 팀에게는 비용이 부담될 수 있습니다. 벡터 데이터베이스를 더 쉽게 이용할 수 있도록 제공업체는 이러한 그룹에 무료 옵션을 제공하거나 최소한 저렴한 옵션을 제공하는 것을 고려할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 벡터 데이터베이스의 민주화를 향한 중요한 진전이 될 것이며 사용자 기반을 확대할 것입니다. 그 대가로 벡터 데이터베이스 기업은 더 많은 관심과 인기를 얻을 수 있습니다.
사용자의 요구를 충족하는 뛰어난 사용자 경험 제공
원활한 사용자 경험을 우선시하는 것 또한 벡터 데이터베이스 민주화에 필수적입니다. 이러한 접근 방식은 사용자의 문제를 해결하고, 시간과 비용을 절약하며, 성공을 돕는 기능을 제공한다는 의미입니다. 주요 기능에는 빠른 벡터 저장, 인덱싱 및 쿼리, 높은 재현율을 갖춘 낮은 지연 시간, 더 쉬운 팀 관리를 위한 조직 및 역할 기반 액세스, 더 나은 데이터 처리를 위한 JSON 지원, 파티션 키를 사용해 쿼리를 빠르게 필터링하는 기능이 포함됩니다.
프로젝트에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 방법
프로젝트에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일은 사용 가능한 옵션이 많아 부담스러울 수 있습니다. 다행히도 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 솔루션이 있습니다. VectorDBBench는 초당 쿼리 수(QPS), 지연 시간, 처리량, 용량과 같은 핵심 지표를 기반으로 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 철저히 평가하고 비교하는 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다.
결론
더 쉬운 진입, 사용자 친화적인 기능, 저렴한 가격 덕분에 벡터 데이터베이스에 대한 접근성이 높아지고 있습니다. Milvus와 같은 오픈 소스 프로젝트와 Zilliz Cloud와 같은 클라우드 서비스가 이러한 흐름을 이끌고 있습니다.
민주화가 확대됨에 따라 벡터 데이터베이스를 사용하는 혁신적인 애플리케이션과 발견이 증가할 것으로 기대할 수 있습니다. 이러한 민주화는 다양한 산업의 발전으로 이어지고 데이터 기반 혁신의 미래를 형성할 것입니다.
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