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고급 AI 데이터 관리와 분석에 벡터 데이터베이스 활용

Sebastian Brandt
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Sebastian Brandt

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큰 데이터의 세계가 꾸준히 확장되는 가운데, 벡터 데이터베이스는 AI 데이터 관리 분야에서 빠질 수 없는 중요한 구성 요소로 부상했습니다. 이러한 데이터베이스는 벡터 임베딩을 저장하고 관리하기 위해 특별히 개발되었으며, 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-4와 같은 대형 모델의 잠재력을 발휘할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스가 LLMs를 강화하는 데 있어 중요성과 RATH와 같은 AI 기반 도구가 데이터 분석과 시각화를 혁신하는 방법을 탐구할 것입니다.

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    LLMs의 한계

    LLMs가 직면한 가장 큰 제약 중 하나는 토큰 한계, 즉 컨텍스트 한계입니다. 이 한계는 LLM 프롬프트에 맞출 수 있는 단어 수를 제한하여 보통 4096에서 32,000 토큰 사이로 설정합니다. 이 제한으로 인해 긴 문서를 처리하거나 전체 PDF 요약과 같은 복잡한 작업을 수행하는 것이 어려워집니다.

    그러나 벡터 데이터베이스의 등장으로 이 한계를 극복하고, 특히 AI 데이터 관리 분야에서 LLM의 새로운 가능성을 뚫어낼 수 있게 되었습니다.

    벡터 데이터베이스의 도움

    벡터 데이터베이스는 텍스트의 벡터 임베딩을 저장하며, 이를 사용하여 LLM의 컨텍스트 창에 관련 정보를 삽입할 수 있습니다. 이를 설명하기 위해, 국회 청문회 PDF와 같은 긴 문서를 예로 들어보겠습니다. 전체 문서를 읽거나 LLM에 붙여넣기 하는 대신에, 벡터 임베딩을 사용하여 쿼리에 기반하여 가장 관련있는 정보를 찾을 수 있습니다.

    이 과정을 단계별로 살펴보면:

    1. PDF의 벡터 임베딩을 생성하고 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
    2. "xyz에 대해 언급한 내용"과 같은 쿼리를 작성합니다.
    3. 쿼리의 임베딩을 생성합니다.
    4. 코사인 유사도 또는 의미론적 검색과 같은 유사도 검색 방법을 사용하여 쿼리 벡터와 PDF 벡터를 비교합니다.
    5. 가장 관련있는 임베딩과 해당 텍스트를 검색합니다.

    이러한 단계로 인해 LLM에 관련 텍스트 청크를 공급하여 원하는 대답을 제공하려고 노력할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 대규모 데이터셋을 처리하고 정확한 컨텍스트를 고려하는 정확한 대화 기능을 LLM에게 부여하게 되어 대화 형식 능력이 크게 향상됩니다. 이는 LLM의 확장성에도 기여하며 실시간 업데이트를 용이하게 합니다.

    의미론적 검색과 확장성

    벡터 데이터베이스의 가장 큰 장점 중 하나는 의미론적 검색을 용이하게 하는 능력입니다. 이러한 검색 방법은 단순히 단어 자체만이 아니라 그 단어의 뜻을 고려하므로 LLM은 데이터를 더 효과적으로 분석하고 이해할 수 있게 됩니다.

    특히 고객 쿼리 처리나 소셜 미디어 데이터 분석과 같이 실시간으로 대규모 데이터셋을 분석해야 하는 상황에서 의미론적 검색은 매우 유용합니다. 벡터 데이터베이스를 워크플로우에 통합하여 LLM은 더욱 확장성을 높이고 실시간 업데이트를 효과적으로 처리하여 다양한 AI 응용 분야에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.

    데이터보안과 고급 검색 방법

    벡터 데이터베이스의 또 다른 이점은 견고한 데이터보안을 제공하는 능력입니다. 데이터를 암호화하고 엄격한 액세스 제어를 보장하여 민감한 정보가 무단 사용됨을 방지합니다.

    벡터 데이터베이스는 ANN 검색 (근사 최근 이웃) 및 FAISS(Facebook AI 유사성 검색)를 비롯한 다양한 고급 검색 방법을 지원합니다. 이러한 검색 기술은 LLM이 대규모 데이터셋 내에서 가장 관련있는 정보를 신속히 식별하도록 하여 복잡한 작업을 처리하는 데 더욱 효과적입니다.

    메타데이터 필터링과 생태계 통합

    벡터 데이터베이스는 메타데이터 필터링을 가능하게 하여 LLM이 데이터셋 내에서 가장 관련있는 정보에 초점을 맞출 수 있도록 합니다. 이를 통해 LLM은 축적적이고 컨텍스트에 맞는 대답을 제공하여 다양한 AI 응용 분야에서 더욱 유용하게 사용됩니다.

    또한 벡터 데이터베이스는 LangChain, LlamaIndex, ChatGPT's plugins와 같은 다양한 도구 및 플랫폼과 호환되어 생태계 통합을 용이하게 합니다. 이러한 경계없는 통합을 통해 LLM은 다른 AI 도구 및 시스템과 협력하여 그 가능성을 더욱 확장 시킬 수 있습니다.

    데이터 처리 및 ETL 파이프라인 간소화

    LLM의 기능을 향상할 뿐만 아니라, 벡터 데이터베이스는 데이터 처리 및 ETL 파이프 라인을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 자동화 및 최적화된 다양한 데이터 관리 작업으로 벡터 데이터베이스는 데이터 분석을 위한 데이터 준비에 필요한 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 간소화된 데이터 처리는 LLM 및 다른 분석 도구가 데이터 관리의 복잡성에 방해받지 않고 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있도록 하므로, 조직은 빠르게 더욱 더 정보화된 결정을 내릴 수 있습니다.

    시각화 플랫폼 및 대용량 데이터셋을 필요로 하는 다른 AI 애플리케이션에 대한 견고한 기초를 제공하여, 벡터 데이터베이스는 데이터 시각화와 분석에서 새로운 가능성을 열어줍니다.