벡터 검색 뒤에 숨은 과학: 정보 검색을 변화시키는 방법

오늘날 데이터 센터와 온라인 저장소의 데이터가 기하급수적으로 증가하면서 조직은 새로운 정보 관리 과제의 시대를 맞이하게 되었습니다. 단순한 저장 용량 외에도 이 방대한 빅 데이터 풀을 효율적으로 검색하는 것이 가장 중요한 관심사가 되었습니다. 벡터 검색 알고리즘은 조직이 이러한 데이터 홍수를 효과적으로 탐색할 수 있도록 해주는 혁신적인 솔루션으로 등장했습니다. 이 기사에서는 웹 전반에 걸쳐 데이터에 액세스하고 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 벡터 검색의 판도를 바꾸는 영향에 대해 자세히 설명합니다.

벡터 검색은 어떻게 작동하나요?

이제 빅데이터와 벡터 검색이 무엇인지 알았으니 이것이 정확히 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

벡터 데이터베이스 , 의미 체계 또는 코사인 검색으로 알려진 벡터 검색 엔진은 주어진(벡터화된) 쿼리에 가장 가까운 이웃을 찾습니다.

벡터 검색 알고리즘에는 기본적으로 세 가지 방법이 있는데, 각각에 대해 하나씩 살펴보겠습니다.

벡터 임베딩

단순히 하나의 형태로 데이터를 저장하는 것은 간단하지 않을까요? 생각해 보면, 하나의 고정된 형태로 데이터 포인트를 갖는 데이터베이스는 데이터베이스에서 작업과 계산을 수행하는 것을 훨씬 더 쉽고 효율적으로 만들어줍니다. 벡터 검색에서는 벡터 임베딩을 통해 이를 수행할 수 있습니다. 벡터 임베딩은 고차원(밀도) 벡터에 저장된 데이터 및 관련 컨텍스트를 숫자로 표현한 것입니다.

유사성 점수

두 데이터 세트 비교를 단순화하는 벡터 검색의 또 다른 방법은 유사성 점수입니다. 유사성 점수의 개념은 두 데이터 포인트가 유사하면 벡터 표현도 유사하다는 것입니다. 벡터 임베딩을 사용하여 쿼리와 문서를 모두 인덱싱하면 쿼리의 가장 가까운 이웃과 유사한 문서를 찾을 수 있습니다.

ANN 알고리즘

ANN 알고리즘은 두 데이터 세트 간의 유사성을 설명하는 또 다른 방법입니다. ANN 알고리즘이 효율적인 이유는 대규모의 고차원 임베딩 공간에서 효율적으로 실행하는 대신 완벽한 정확도를 희생하기 때문입니다. 이는 과도한 실행 시간을 초래하고 계산 리소스를 소모하는 k-최근접 이웃 알고리즘(kNN)과 같은 기존의 최근접 이웃 알고리즘에 비해 효과적인 것으로 입증되었습니다.

벡터 검색과 기존 검색 비교

벡터 검색과 기존 검색의 상세한 차별화 분석을 살펴보면 벡터 검색이 검색 알고리즘과 정보 검색에 어떻게 혁명을 일으켰는지 더 잘 이해할 수 있는 방법을 제공할 것입니다.

데이터 항목에 대한 벡터 표현은 어떻게 생성됩니까?

벡터 검색 알고리즘이 웹에서 정보를 검색하는 새롭고 빠른 방법이라는 점은 모두 훌륭하지만 데이터 항목이 데이터베이스에서 벡터로 정확히 어떻게 표현됩니까? 벡터 공간 모델은 데이터 엔지니어가 데이터 항목을 다차원 공간에 벡터로 저장할 수 있게 해줍니다.

잘못된 선택으로 인해 데이터의 부정확성과 비효율성이 발생할 수 있으므로 적절한 벡터 공간 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

데이터 항목의 벡터 변환 프로세스는 데이터 유형에 따라 다릅니다. 다음은 다양한 데이터 항목이 벡터로 변환되는 방법에 대한 간략한 설명입니다.

텍스트 데이터

• 텍스트 데이터를 벡터로 변환하려면 텍스트를 토큰화해야 합니다. 즉, 텍스트를 단어나 구문과 같은 더 작은 단위로 나누어야 합니다.
• 다음은 형태소 분석 및 표제어 추출과 같은 일부 텍스트 전처리 단계입니다.
• 다음 단계에서는 이러한 토큰이 숫자 벡터로 변환됩니다.

이미지 데이터

• 이미지를 벡터로 매핑하기 위해서는 이미지 특징을 추출해야 합니다. CNN(Convolutional Neural Networks)은 고화질 이미지 특징을 추출하는 데 사용되는 잘 알려진 딥 러닝 모델입니다.
• 이러한 특징은 필연적으로 이미지의 가장자리, 질감 및 모양입니다.
• 이러한 특징은 숫자 대응 벡터로 쉽게 변환될 수 있습니다.

구조화된 데이터

• 데이터의 또 다른 변형은 일반적으로 행과 열의 형태로 저장되는 구조화된 데이터입니다.
• 이 형식에서 기능을 추출하려면 데이터세트에서 가장 유용한 열을 선택하면 됩니다.
• 검색된 숫자 값은 실행 가능한 범위로 압축되어야 하며 이를 위해 벡터에 매핑하기 전에 숫자 데이터에 정규화가 적용됩니다.

벡터 검색의 미래 동향

AI 및 기계 학습 분야의 지속적인 발전으로 벡터 검색 및 기계 학습 알고리즘의 전체 과학은 더욱 확장될 것입니다. 빅 데이터라고도 알려진 막대한 양의 데이터를 관리하는 것은 오늘날 대부분의 조직에 있어 실질적인 과제입니다. 벡터 검색 분야와 해당 검색 알고리즘은 가까운 미래에 이러한 모든 문제를 처리할 것입니다.

벡터 검색의 가까운 미래 동향에서 볼 수 있는 새롭고 고급 개념 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 다중 모달 검색
2. 교차 모달 검색
3. 하이브리드 모델
4. 퓨샷 학습
5. 설명 가능한 AI
6. 연합 학습
7. 향상된 개인화
8. 지식 그래프와 통합
9. 코드에 대한 의미론적 검색
10. 음성 및 대화 검색
11. 윤리적인 AI와 공정성

AI에 대한 윤리적 고려 사항

벡터 검색의 향후 동향에서 마지막으로 언급한 사항에 주목하세요. AI는 효율성과 정확성을 달성하는 데 큰 도움이 될 수 있지만 윤리적 활동을 점검하려면 적절한 조사가 필요합니다. 최근 OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 수행되는 AI 관행이 윤리적이지 않은지 확인하는 책임을 맡을 위원회를 임명하는 것이 지금이 적절한 시기라고 제안했습니다. 벡터 검색과 관련된 윤리적 의미에는 개인 정보 보호 문제와 결과의 편견이 포함됩니다. 이러한 윤리적 측면을 고려할 때만 AI가 실제로 "지능적"이라고 말할 수 있습니다. 그러기 위해서는 이러한 윤리적 문제를 해결하기 위한 모범 사례가 제시되고 실행되어야 합니다.