Milvus Vector DB와 GenAI를 활용한 최신 분석 및 보고
기술이 발전함에 따라 AI 시스템의 역할은 확대되고 있으며, 여러 이해관계자들이 이러한 시스템과 적극적으로 상호작용하면서 인사이트와 의사결정을 위해 이 시스템에 의존하고 있습니다. 이러한 복잡성의 증가는 AI 시스템의 성능을 이해하고 평가하기 위해 현대적인 분석 및 리포팅 도구를 필수적으로 만들었습니다. 최근 8월 뉴욕시에서 열린 Unstructured Data Meetup에서, 현대적 데이터 협업을 전문으로 하는 회사 Qarbine의 Bill Reynolds는 Milvus와 Qarbine 및 Generative AI (GenAI)의 통합이 비정형 데이터가 분석되는 방식을 어떻게 변화시켜 뛰어난 효율성과 인사이트를 제공할 수 있는지 논의했습니다.
NYC 8월 Unstructured Data Meetup에서 발표하는 Qarbine의 Bill Reynolds
이 블로그에서는 Milvus와 같은 벡터 데이터베이스의 역할, Qarbine이 분석 프로세스를 어떻게 단순화하는지, 그리고 Milvus와 Qarbine을 어떻게 통합하여 고급 GenAI 애플리케이션을 만들 수 있는지 이해해 보겠습니다.
바로 시작해 보겠습니다.
Milvus 이해하기: Zilliz의 선도적인 벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
전통적인 데이터베이스는 정형 데이터를 저장하는 데 사용되었고, 유사도 검색은 정확한 쿼리 일치를 사용하여 수행되었습니다. 이 접근 방식은 비정형 또는 고차원 데이터를 처리할 수 없고 의미적으로 효율적인 쿼리 검색을 수행할 수 없었기 때문에 비효율적이었습니다.
벡터 데이터베이스는 벡터로 표현된 고차원 데이터를 저장, 관리 및 쿼리하도록 설계되었습니다. 벡터는 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 데이터의 숫자 표현입니다. 이러한 벡터는 유사한 항목들이 가까운 벡터 표현을 갖도록 데이터의 특성을 포착합니다. 따라서 벡터 데이터베이스는 비정형 데이터를 효율적으로 저장하고 의미적으로 유의미한 쿼리 검색을 수행합니다.
Milvus의 주요 기능
- 확장성: Milvus는 대규모 벡터 데이터 관리를 지원합니다. 수백만 또는 수십억 개의 벡터까지 처리할 수 있는 능력 덕분에 이미지 검색, 추천 시스템, 콘텐츠 기반 검색과 같은 애플리케이션에 적합합니다.
- 실시간 처리: Milvus는 실시간으로 벡터를 검색할 수 있어 개인화된 제품 추천 및 AI 기반 분석과 같은 동적 애플리케이션을 가능하게 합니다.
고성능 검색: Milvus는 유사도를 기반으로 관련 벡터를 빠르고 정확하게 검색하도록 최적화된 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색 알고리즘을 사용합니다. 이 기능은 실시간 분석 및 AI 워크플로를 처리하는 데 매우 중요합니다.
멀티모달 지원: Milvus는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터 유형 전반에서 작동합니다. 이러한 데이터 유형을 벡터로 변환함으로써 Milvus는 원활한 멀티모달 데이터 통합을 가능하게 합니다.
- Bring Your Own LLM (Large Language Model): 공개 및 비공개 대규모 언어 모델(LLM)을 모두 Milvus 기반 애플리케이션에 통합할 수 있는 유연성은 조직이 특정 요구 사항에 기반한 맞춤형 검색 및 추천 시스템을 구현할 수 있도록 해줍니다.
Qarbine: 분석 및 리포팅 향상
현대 애플리케이션의 과제
강연에서 Bill Reynolds는 다양한 이해관계자가 동일한 AI 애플리케이션에 접근할 때 직면하는 현대 애플리케이션의 과제를 강조합니다.
이미지에 표시된 것처럼, 많은 애플리케이션은 다양한 이해관계자에게 동시에 친화적이지 않습니다. 예를 들어, 개발자는 스키마 및 쿼리 기술 전문성을 갖추고 있고, 영업 관리자는 보고서 및 분석 옵션을 찾습니다. 반면, 레거시 도구와 기술에 대한 지식을 가진 분석가는 데이터에 관심이 있으며 vector query와 같은 기술 용어를 이해하지 못할 수 있습니다. 그 결과, Qarbine은 개발자와 분석가를 위한 다양한 유용한 도구와 접근하기 쉬운 시각화 및 분석 보고서를 제공함으로써 이 누락된 격차를 메웁니다.
Qarbine의 주요 기능
Milvus가 데이터베이스 인프라를 제공하는 반면, Qarbine은 분석 및 보고 프로세스를 단순화합니다. Qarbine은 개발자와 분석가 사이의 가교 역할을 하여, 기술 지식이 없는 사용자도 데이터 과학이나 데이터베이스 쿼리에 대한 깊은 지식 없이 Milvus의 vector search 기능을 활용할 수 있도록 보장합니다.
단순화된 데이터 쿼리
Qarbine은 Milvus의 vector search 알고리즘의 복잡성을 추상화하여 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어, Qarbine 사용자는 SQL과 유사한 쿼리를 작성하여 데이터베이스와 상호 작용할 수 있으며, 이를 통해 vector operation의 복잡한 세부 사항을 파고들 필요 없이 검색을 수행하고, 보고서를 실행하고, 인사이트를 생성할 수 있습니다.
사용자 지정 가능한 보고
쿼리 단순화 외에도, Qarbine은 사용자 지정 가능한 보고 도구를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼과의 통합을 통해, Qarbine은 사용자가 Milvus의 데이터를 실시간으로 시각화하고 분석할 수 있게 합니다. 분석가는 동적 보고서와 대시보드를 생성하여, Milvus의 확장성과 성능을 보장하면서 비정형 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다.
Milvus와 함께하는 Qarbine 애플리케이션 아키텍처
Qarbine은 개발자, 분석가 등 여러 이해관계자가 상호 작용할 수 있는 데이터 분석 및 협업 플랫폼 역할을 하는 사용자 대면 도구입니다. 백엔드는 Node.js와 Express로 구성됩니다. Microsoft Azure, AWS, Hugging Face, OpenAI, Mistral AI 등과 같은 다양한 외부 AI 및 클라우드 플랫폼과 통합되는 모듈형 서비스 플러그인을 제공합니다. 이러한 모듈성은 다양한 기술 또는 서비스에 적응할 수 있도록 유연하고 확장 가능하게 해줍니다. 또한 Qarbine은 Milvus와 같은 데이터베이스에 연결하는 데 사용할 수 있는 모듈형 데이터 드라이버도 제공합니다. Qarbine과의 이러한 통합을 통해 다양한 AI 작업에 대한 분석 및 보고서 생성이 가능합니다.
Qarbine을 사용한 단순화된 Node.js 쿼리
기본 Milvus 검색 쿼리
var milvusClient = new MilvusClient(options:ClientConfig)
milvusClient.query({
collection_name: COLLECTION_NAME,
filter: ‘id>0’,
output_fields: [‘vector’, ‘id’],
})
기본 Milvus 벡터 검색 쿼리
milvusClient.search({
vector: [ … ],
collection_name: COLLECTION_NAME,
output_fields: [‘*’],
expr: “color in [‘pink_8682’, ‘red_9392’]”,
limit:5,
})
Milvus와 Qarbine으로 GenAI 애플리케이션 발전시키기
Vector Database에서 분석 결과 가져오기까지의 전체 실행 흐름
Qarbine, OpenAI, Milvus를 사용해 분석 결과를 가져오기 위한 전체 실행 흐름
동적 RAG 분석
Retrieval Augmented Generation (RAG)이란 무엇인가요?
RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 언어 모델의 기능을 향상시키기 위해 검색 기반 방법과 생성 기반 방법을 결합하는 자연어 처리(NLP) 접근 방식입니다. 목표는 외부 데이터 소스를 활용하여 생성된 텍스트의 정확성, 관련성, 사실성을 개선하는 것입니다. 이는 두 가지 핵심 개념을 기반으로 작동합니다 -
검색 기반 방법:
- 이러한 방법은 대규모 코퍼스 또는 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하는 데 중점을 둡니다. 쿼리가 이루어지면 시스템은 쿼리와 가장 관련성이 높은 문서나 데이터를 검색하고 가져옵니다.
생성 기반 방법:
- 생성 기반 방법은 입력을 바탕으로 처음부터 텍스트를 생성하는 것을 포함합니다. GPT와 같은 모델이나 기타 트랜스포머 기반 모델은 사전 학습된 지식을 사용하여 일관되고 문맥적으로 관련성 있는 응답을 생성합니다.
RAG는 어떻게 작동하나요?
질문이나 입력이 모델에 제시되면, 리트리버는 지식 베이스를 검색하여 가장 관련성 높은 문서를 찾습니다. 그런 다음 생성기는 검색된 콘텐츠를 입력 컨텍스트로 사용하여 최종 답변을 생성함으로써 정보의 관련성을 보장합니다.
RAG의 작동 방식
Milvus와 Qarbine으로 RAG를 어떻게 구현할 수 있나요?
Milvus와 Qarbine의 통합은 RAG와 같은 GenAI 접근 방식을 사용하는 길을 열 수 있습니다. 분석가는 Qarbine을 사용하여 프롬프트를 입력할 수 있으며, 이는 이후 Milvus로 전달되어 문맥적으로 관련성 있는 결과를 얻습니다. 이는 검색된 데이터가 최종 답변을 생성하는 데 사용되는 RAG 환경에서 활용될 수 있습니다. 여기서 Milvus는 빠르고 효율적인 작업을 통해 임베딩을 저장하고 검색하기에 이상적인 데이터베이스 역할을 합니다. Qarbine은 고급 분석 기능을 통해 더 빠른 인사이트와 더 역동적인 의사결정을 위한 의미 있는 보고서 또는 시각화를 생성할 수 있습니다.
이러한 통합은 챗봇, 가상 비서, 질의응답 시스템과 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
Milvus와 Qarbine을 활용한 동적 RAG 분석의 예시 출력
AI Assistant를 활용한 대화형 RAG
Qarbine을 사용하면 “Ask AI” 어시스턴트를 통해 간단한 대화형 RAG 애플리케이션을 만드는 것도 가능합니다. Qarbine의 인터페이스에서 “Ask AI”를 클릭하면 질문을 입력하고 어떤 AI 모델이 작업을 수행해야 하는지 지정할 수 있는 프롬프트 상자가 열립니다.
예를 들어, 실제 챗봇 시나리오를 생각해 보세요. 챗봇은 과거 고객 상호작용을 위해 Milvus에 쿼리하여 이전 대화를 반영하는 벡터 임베딩을 가져올 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 챗봇은 개인화되고 인간적인 방식으로 응답할 수 있으며, 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
Milvus와 Qarbine을 활용한 대화형 RAG
Milvus와 Qarbine의 기타 실제 사용 사례
Milvus와 Qarbine의 통합은 다양한 산업에서 실제 애플리케이션을 가질 수 있습니다. 그중 일부를 살펴보겠습니다.
전자상거래 제품 추천
Milvus는 제품, 사용자 상호작용 및 리뷰를 나타내는 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터를 사용하여 시스템은 실시간으로 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. Qarbine의 인터페이스를 통해 비즈니스 분석가는 벡터 데이터베이스를 이해할 필요 없이 추천 알고리즘을 조정할 수 있어 운영이 간소화됩니다.
헬스케어 예측 모델링
Milvus는 MRI 스캔, 유전체 데이터, 환자 기록과 같은 복잡한 의료 데이터를 벡터로 저장할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 AI 모델로 분석되어 심혈관 위험, 질병 진행을 예측하거나 개인화된 치료 계획을 추천할 수도 있습니다. Qarbine 인터페이스는 의료 전문가가 이 데이터에 의미 있는 방식으로 접근하고 해석할 수 있도록 보장합니다.
미디어 콘텐츠 추천
미디어 산업에서 Milvus는 대량의 비디오 및 이미지 임베딩을 저장할 수 있습니다. 이러한 임베딩을 쿼리함으로써 플랫폼은 사용자 선호도에 기반한 콘텐츠 추천을 제공할 수 있습니다. Qarbine을 사용하면 비기술 직원도 엔지니어링 팀을 거치지 않고 이러한 추천 쿼리를 생성하고 수정할 수 있습니다.
결론
Milvus와 Qarbine의 통합은 조직이 비정형 데이터를 관리하고 그로부터 인사이트를 도출할 수 있는 훌륭한 애플리케이션을 제공합니다. 고성능 벡터 검색 기능을 갖춘 Milvus와 분석 및 보고 프로세스를 단순화하는 Qarbine은 고급 GenAI 애플리케이션을 구축하기 위한 플랫폼을 형성합니다. 이러한 협업은 효율성을 높이고 다양한 부서의 이해관계자들이 깊은 기술 지식 없이도 AI의 힘을 활용할 수 있도록 합니다. 이 조합은 전자상거래, 헬스케어, 미디어와 같은 산업에 유용할 수 있으며, 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 제공하고 역동적인 의사결정 프로세스를 촉진합니다.
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