소개
지난 한 해 동안 대규모 언어 모델의 개발과 AI 생성의 물결은 전 세계적으로 많은 관심을 끌었습니다. 그러나 이러한 대규모 언어 모델은 일단 학습이 완료되면 최신 또는 학습되지 않은 특정 도메인 전문 지식을 이해하지 못한다는 잘 알려진 문제에 직면해 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 검색 증강 세대(RAG) 기술이 탄생했으며, RAG의 핵심 중 하나는 벡터 데이터 처리에 특화되어 머신러닝 및 인공 지능과 같은 분야를 강력하게 지원하는 벡터 데이터베이스입니다. AI 시대가 도래하고 벡터 데이터 형식의 중요성이 커지면서 벡터 데이터베이스는 미래 데이터 인프라 개발의 핵심 요소가 될 가능성이 높습니다.
RAG소개
RAG는 검색과 생성을 결합하여 방대한 양의 데이터에서 쿼리된 정보를 검색함으로써 언어 모델 생성을 향상시키는 기술입니다. 이 접근 방식은 알려지지 않았거나 희귀한 정보를 처리하는 모델의 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 모델이 새로운 과제에 보다 정확하고 유연하게 대응할 수 있도록 해줍니다. 벡터 데이터베이스는 RAG 기법에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 모델은 대량의 벡터 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 처리할 수 있으므로 모델의 전반적인 성능과 적용 범위를 향상시킬 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 복잡한 쿼리를 처리하고, 검색 효율성을 개선하며, 데이터 저장 공간을 최적화하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다.
벡터 데이터베이스 기초
사람의 경우 몇 가지 주요 특징을 통해 사물의 차이점을 구별할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 고양이에 익숙한 친구의 경우 고양이 종의 차이를 빠르게 구별할 수 있는데, 이는 체형의 크기와 같은 다양한 각도에서 고양이의 특징을 관찰하기 때문입니다. 하지만 모두 대형 고양이인 품종은 어떨까요? 구별을 위해 털의 길이와 같은 더 많은 특징이 필요할 수 있습니다. 이러한 특징을 기반으로 고양이를 2차원 좌표계에 매핑하여 고양이 간의 차이를 시각화할 수 있습니다.
좌표 원점에서 시작하여 각 사물의 좌표점에서 끝나면 이것이 크기와 방향을 가진 익숙한 벡터라는 것을 알 수 있습니다. 이로부터 두 벡터 사이의 거리를 계산하여 관련 사물이나 정보를 찾을 수 있습니다. 이러한 특징 공간에서 개념적으로 가까운 점, 즉 비슷한 특징을 가진 사물은 서로 나란히 있고, 보다 분명한 차이를 가진 사물은 특징 공간에서 더 멀리 떨어져 있을 것이며, 더 나아가 벡터로 변환된 사물은 특징 공간에서 어느 정도 의미 추론까지 할 수 있다고 쉽게 상상할 수 있습니다. 예를 들어 고양이와 쥐의 벡터 차이는 경찰관과 도둑의 벡터 차이와 매우 유사하며, 이는 고양이와 쥐의 관계가 경찰관과 도둑의 관계와 매우 유사하다는 것을 의미합니다. 벡터는 비슷한 것을 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 데이터 형식이라는 것을 쉽게 알 수 있습니다.
RAG기술 개요:
벡터 데이터 세트를 사용하여 개념을 표현할 수 있는 방법을 이해했습니다. 이미지를 벡터화하면 벡터 사이의 거리에 따라 이미지를 검색할 수 있고, 제품을 벡터화하면 유사한 제품을 찾아 추천 시스템을 구현할 수 있으며, 마찬가지로 텍스트를 벡터화하면 사용자의 질문과 가장 관련성이 높은 지식이나 관련 대화 기록을 찾아 원래 쿼리와 결합하여 빅 언어 모델에 일관성 있고 정보가 풍부한 프롬프트를 생성하여 빅 모델이 유용하고 정확한 출력을 생성하도록 할 수 있습니다. 모델이 유용하고 정확한 출력을 생성하도록 하는 가장 간단한 RAG 기법인 플레인 RAG입니다.
하지만 가장 관련성이 높은 정보를 검색하는 대신 문서의 전체 지식 기반이나 모든 대화 정보를 빅 데이터 언어 모델에 넘기는 것은 어떨까요? 첫째, 비용이 중요한 요소입니다. 대량의 텍스트를 처리하고 생성하면 컴퓨팅 리소스에 대한 요구가 매우 높아집니다. 또한 소량의 관련 정보만 전송하면 대용량 언어 모델이 관련 정보를 찾는 능력이 크게 향상될 수 있으며, 모델이 관련 없는 대량의 텍스트에서 답을 찾으려고 하면 정보 과부하가 발생하여 답변의 관련성과 품질이 저하될 수 있습니다. 마지막으로, 데이터를 적게 처리하면 응답성이 향상되고 메모리 및 스토리지 사용량도 최적화됩니다. 이렇게 하면 답변 생성 속도가 빨라질 뿐만 아니라 하드웨어 리소스 요구 사항도 줄어들어 전체 시스템이 더 효율적으로 실행됩니다.
Simple RAG의 확장
그러나 일반적인 일반 RAG에는 몇 가지 한계가 있는데, 첫 번째는 검색 품질 문제로, 검색 정확도가 낮으면 쿼리와 관련성이 높지 않은 문서가 검색되어 더 큰 모델이 정확한 답변을 합성하기에 충분한 정보를 얻지 못하게 되는 것입니다. 또한 충분한 컨텍스트가 없는 경우 모델이 잘못된 정보를 생성할 수 있고 생성된 답변이 쿼리 질문과 관련이 없을 수 있는 등 응답 품질에 문제가 있을 수 있습니다. 더 심각한 문제는 생성된 답변에 유해하거나 편향된 콘텐츠가 포함될 수 있다는 점입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고급 RAG와 모듈형 RAG가 제안되었습니다.
고급 RAG는 '검색 전' 및 '검색 후' 최적화의 두 가지 주요 단계를 사용합니다. 검색 전 단계에서는 검색할 데이터를 신중하게 준비하고 최적화하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 데이터의 전반적인 품질과 관련성을 개선하기 위해 세분화된 데이터 정리를 수행합니다. 검색 후 단계에서는 벡터 데이터베이스에서 검색된 데이터를 처리하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 관련성 또는 시의성에 따라 가장 관련성이 높은 정보가 우선순위를 갖도록 검색 결과의 순서를 재지정하는 작업이 포함됩니다. 동시에 관련성이 없거나 품질이 낮은 콘텐츠는 필터링됩니다. 이러한 결합된 최적화 조치를 통해 고급 RAG는 데이터 처리의 정확성과 효율성을 개선할 뿐만 아니라 생성된 콘텐츠의 관련성과 품질도 향상시킵니다. 그러나 고급 RAG의 구현은 여러 기능 모듈의 개발과 통합을 포함하기 때문에 비교적 복잡합니다.
이러한 복잡성을 해결하고 시스템의 유연성, 효율성, 확장성을 개선하기 위해 모듈형 RAG가 등장했습니다. 모듈형 RAG의 핵심은 다양한 기능을 분리하여 독립적인 모듈로 처리하는 데 있습니다. 구체적으로 모듈형 RAG에는 '검색', '예측', '메모리', '평가', '검증', '정렬'과 같은 외부 모듈과 '검색', '재정렬', '재작성', '읽기'와 같은 내부 RAG 핵심 프로세스가 포함됩니다. 정보를 처리하고 사용자 쿼리에 응답할 때 모듈형 RAG는 다양한 정보 처리 프로세스를 사용합니다. 예를 들어, 기존의 Navie RAG 모델은 기본적인 '검색'과 '읽기' 단계로만 구성되어 있습니다. 보다 복잡한 고급 RAG 패턴은 '다시 쓰기' → '검색' → '재정렬' → '읽기' 경로를 포함하며, 이는 검색 및 생성된 콘텐츠의 품질을 향상시키는 데 특히 효과적입니다. DSP 패턴은 검증, 검색 및 예측 단계에 중점을 두며 이러한 모듈과 패턴의 조합은 모듈형 RAG에 상당한 유연성과 적응성을 부여하여 강력하고 광범위한 정보 처리 문제를 효과적으로 해결하고 다양한 애플리케이션 시나리오에서 고품질의 답변을 제공할 수 있는 확장 가능한 도구입니다.
RAG에서 벡터 데이터베이스의 역할
고차원 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 데 최적화된 데이터베이스의 일종인 벡터 데이터베이스의 역할은 RAG 프레임워크에서 매우 중요합니다. 이러한 데이터베이스의 주요 장점은 대량의 벡터화된 데이터를 효율적으로 처리하고 저장할 수 있다는 점이며, 일반적으로 특수 데이터 구조와 인덱싱 전략을 사용해 벡터화된 데이터를 효율적으로 구성하고 검색할 수 있다는 점인데, 이는 RAG 시스템의 검색 구성 요소에 핵심적인 기능입니다. 이러한 데이터베이스는 고차원 데이터를 처리할 수 있는 동시에 쿼리 벡터와 유사한 데이터 항목을 빠르게 찾을 수 있는 쿼리인 근사 근사 이웃 쿼리를 제공합니다. 이를 통해 RAG 시스템은 대량의 데이터에서 사용자의 쿼리와 가장 관련성이 높은 정보를 빠르게 검색할 수 있어 정보 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 벡터 데이터베이스는 데이터 처리의 정확성을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 검색 결과의 정확성과 관련성을 보장하여 RAG 시스템에서 생성된 모델 출력의 품질을 향상시킵니다.
벡터 데이터베이스를 다음에 적용할 때의 과제
벡터 데이터베이스를 RAG 프로세스에 적용하는 것은 특히 데이터의 양이 증가하고 정보 환경이 급변하는 상황에서 복잡한 과제를 안고 있습니다.
첫째, 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하는 것이 가장 큰 과제입니다. 이는 저장 용량뿐만 아니라 이 데이터를 빠르고 효율적으로 색인하고 검색하는 방법도 중요합니다. 이 문제를 해결하려면 보다 효율적인 데이터 압축 기술, 스토리지 솔루션, 고급 인덱싱 알고리즘이 필요합니다.
둘째, 데이터를 최신의 고품질로 유지하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 데이터 중복, 노후화 또는 부정확성은 RAG 시스템의 출력 품질에 직접적인 영향을 미칠 수 있으므로 데이터 세트를 정기적으로 업데이트하고 오래된 정보를 자동으로 정리하는 것이 중요합니다. 또한 최신 벡터 데이터베이스는 효율적인 검색 알고리즘을 제공하지만, 매우 큰 데이터 세트를 다룰 때 효율적이고 정확한 검색을 유지하는 것은 여전히 기술적 과제로 남아 있습니다. 분산 컴퓨팅과 최적화 알고리즘의 사용은 대규모 데이터 처리의 효율성을 개선하는 열쇠가 될 수 있습니다.
동시에 AI 기술이 계속 발전함에 따라 벡터 데이터베이스의 성능 최적화와 기능 업데이트가 필요해졌습니다. 지능 수준을 높이고 다양한 유형의 쿼리에 적응하기 위해 새로운 머신 러닝 기술을 도입하는 것이 RAG 시스템의 효율성을 개선하기 위한 미래 방향이 될 수 있습니다.
마지막으로, 벡터 데이터베이스 데이터 보안과 개인정보 보호도 함정이 될 수 있습니다. 암호화된 저장 및 액세스 제어와 같은 데이터 보안 조치가 마련되어 있는지 확인하는 것은 이러한 문제에 직면할 때 반드시 고려해야 할 사항입니다.
결론
벡터 데이터베이스는 기술 도구일 뿐만 아니라 데이터와 AI를 연결하는 가교 역할을 합니다. 효율적인 알고리즘과 고급 저장 메커니즘을 통해 대규모 데이터 처리와 검색을 더 이상 먼 꿈이 아닌 현실로 만들어 줍니다. 정확한 정보 검색부터 심층적인 패턴 인식까지, 벡터 데이터베이스는 모든 수준에서 독보적인 역량을 입증해 왔습니다. 이러한 데이터베이스의 개발과 개선은 AI와 머신러닝을 발전시켰을 뿐만 아니라 애플리케이션에 대한 더 넓은 비전을 제공했습니다. 기술의 지속적인 발전과 함께 벡터 데이터베이스는 앞으로 더 많은 미지의 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.
