정의
벡터 검색은 무엇인가요?
벡터 검색은 머신 러닝(ML)을 활용하여 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터의 의미와 컨텍스트를 캡처한 후 이를 숫자 표현으로 변환합니다. 시맨틱 검색에 자주 사용되는 벡터 검색은 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 사용하여 유사한 데이터를 찾습니다. 기존 키워드 검색과 비교할 때 벡터 검색은 더 정확한 결과를 제공하고 더 빠르게 실행됩니다.
벡터 검색이 중요한 이유
무언가를 찾지만 정확한 명칭이 무엇인지 모르는 경우가 얼마나 자주 있으신가요? 아마도 그것이 어떤 일을 하는지 알거나 그것에 대해 설명할 수 있으실 겁니다. 하지만 키워드가 없으면 계속해서 검색을 하게 됩니다.
벡터 검색은 이러한 한계를 극복하고 의미를 기반으로 검색할 수 있도록 지원합니다. 유사성 검색을 기반으로 쿼리에 대한 답변을 신속하게 제공할 수 있습니다. 벡터 임베딩이 동영상, 이미지 및 오디오 등과 같이 텍스트를 넘어 비정형 데이터를 캡처하기 때문입니다. 컨텍스트를 기반으로 쿼리에 대한 답변을 신속하게 제공할 수 있습니다. 이는 벡터 임베딩이 동의어와 연관성, 즉 검색 이면의 의미를 캡처하기 때문입니다. 벡터 검색을 필터링 및 집계와 결합하여 하이브리드 검색을 구현하고 이를 기존 점수와 결합함으로써 정확도를 최적화하면 검색 경험을 향상시킬 수 있습니다.
벡터 검색 엔진의 작동 방식
벡터 데이터베이스, 시맨틱 또는 코사인 검색으로 알려진 벡터 검색 엔진은 주어진(벡터화된) 쿼리에서 최근접 이웃을 찾습니다.
기존 검색이 언급된 키워드, 어휘 유사성 및 단어 발생 빈도에 의존하는 반면, 벡터 검색 엔진은 임베딩 공간의 거리를 사용하여 유사성을 나타냅니다. 관련 데이터를 찾는 것은 쿼리의 최근접 이웃을 검색하는 작업입니다.
벡터 검색 사용 사례
벡터 검색은 차세대 검색 경험을 강화할 뿐만 아니라 다양한 새로운 가능성의 문을 열어줍니다.
시작하는 방법
Elastic으로 간편해진 벡터 검색 및 NLP
큰 노력 없이도 벡터 검색을 구현하고 NLP 모델을 적용할 수 있습니다. Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)을 사용하면 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)과 함께 사용할 수 있는 AI 검색 애플리케이션을 구축하기 위한 툴킷을 확보할 수 있습니다.
ESRE를 사용하면 혁신적인 검색 애플리케이션을 구축하고, 임베딩을 생성하고, 벡터를 저장 및 검색하고, Elastic의 Learned Sparse Encoder를 사용하여 시맨틱 검색을 구현할 수 있습니다. Elasticsearch를 벡터 데이터베이스로 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
