개요
빠르게 진화하는 생성 AI 환경에서 벡터 데이터베이스의 중추적인 역할이 점점 더 분명해지고 있습니다. 이 기사에서는 벡터 데이터베이스와 생성 AI 솔루션 간의 역동적인 시너지 효과에 대해 자세히 알아보고 이러한 기술 기반이 인공 지능 창의성의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 살펴봅니다. 이 강력한 동맹의 복잡한 과정을 통해 벡터 데이터베이스가 혁신적인 AI 솔루션의 최전선에 가져오는 혁신적인 영향에 대한 통찰력을 얻는 여정에 동참하십시오.
학습 목표
이 문서는 아래 벡터 데이터베이스의 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 벡터 데이터베이스와 그 핵심 구성 요소의 중요성
- 기존 데이터베이스와 벡터 데이터베이스 비교에 대한 자세한 연구
- 애플리케이션 관점에서 벡터 임베딩 탐색
- Pincone을 이용한 벡터 데이터베이스 구축
- langchain LLM 모델을 이용한 Pinecone 벡터 데이터베이스 구현
이 기사는 데이터 과학 블로그.
차례
벡터 데이터베이스란 무엇입니까?
벡터 데이터베이스는 공간에 저장된 데이터 수집 형태입니다. 그러나 여기서는 데이터베이스에 저장된 형식을 통해 개방형 AI 모델이 입력을 더 쉽게 기억할 수 있고 개방형 AI 애플리케이션이 다양한 사용 사례에 대한 인지 검색, 추천 및 텍스트 생성을 사용할 수 있으므로 수학적 표현으로 저장됩니다. 디지털로 전환된 산업. 데이터를 저장하고 검색하는 것을 "벡터 임베딩" 또는 "임베딩"이라고 합니다. 또한, 이는 수치 배열 형식으로 표현됩니다. 대규모 색인 기능을 갖춘 AI 관점에 사용되는 기존 데이터베이스보다 검색이 훨씬 쉽습니다.
벡터 데이터베이스의 특성
- 이러한 벡터 임베딩의 기능을 활용하여 대규모 데이터 세트에 대한 색인화 및 검색이 가능합니다.
- 모든 데이터 형식(이미지, 텍스트 또는 데이터)으로 압축 가능합니다.
- 임베딩 기술과 고도로 색인화된 기능을 적용하므로 주어진 문제에 대한 데이터 및 입력을 관리하기 위한 완벽한 솔루션을 제공할 수 있습니다.
- 벡터 데이터베이스는 수백 개의 차원을 포함하는 고차원 벡터를 통해 데이터를 구성합니다. 매우 빠르게 구성할 수 있습니다.
- 각 차원은 그것이 나타내는 데이터 개체의 특정 기능이나 속성에 해당합니다.
전통적 대. 벡터 데이터베이스
- 그림은 기존 및 벡터 데이터베이스의 상위 수준 워크플로우를 보여줍니다.
- 공식적인 데이터베이스 상호 작용은 다음을 통해 발생합니다. SQL 행 기반 및 표 형식으로 저장된 명령문 및 데이터입니다.
- Vector 데이터베이스에서 상호 작용은 일반 텍스트(예: 영어)와 수학적 표현으로 저장된 데이터를 통해 발생합니다.
기존 및 벡터 데이터베이스의 유사성
벡터 데이터베이스가 기존 데이터베이스와 어떻게 다른지 고려해야 합니다. 여기서 이에 대해 논의해 보겠습니다. 제가 드릴 수 있는 한 가지 빠른 차이점은 기존 데이터베이스의 차이점입니다. 데이터는 있는 그대로 정확하게 저장됩니다. 비즈니스 로직을 추가하여 데이터를 조정하고 비즈니스 요구 사항이나 수요에 따라 데이터를 병합하거나 분할할 수 있습니다. 그러나 벡터 데이터베이스는 대규모 변환을 거쳐 데이터가 복잡한 벡터 표현이 됩니다.
다음은 이해와 명확성을 위한 지도입니다. 관계형 데이터베이스 벡터 데이터베이스에 대해. 아래 그림은 전통적인 데이터베이스로 벡터 데이터베이스를 이해하기 위한 설명입니다. 즉, 업데이트 문이 아닌 벡터 데이터베이스에 대한 삽입 및 삭제를 실행할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스를 이해하기 위한 간단한 비유
저장된 정보의 내용 유사성에 따라 데이터가 자동으로 공간적으로 배열됩니다. 따라서 벡터 데이터베이스 비유를 위해 백화점을 생각해 보겠습니다. 모든 제품은 성격, 목적, 제조, 용도 및 수량 기준에 따라 선반에 배열됩니다. 유사한 행동에서 데이터는 다음과 같습니다.
데이터를 저장하거나 접근할 때 장르가 잘 정의되지 않은 경우에도 유사한 정렬로 벡터 데이터베이스에 자동으로 정렬됩니다.
벡터 데이터베이스를 사용하면 특정 유사성에 대한 눈에 띄는 세분성과 크기를 허용하므로 고객은 원하는 제품, 제조업체 및 수량을 검색하고 해당 항목을 장바구니에 보관할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 모든 데이터를 완벽한 저장 구조로 저장합니다. 여기서 기계 학습 및 AI 엔지니어는 저장된 콘텐츠에 수동으로 레이블을 지정하거나 태그를 지정할 필요가 없습니다.
벡터 데이터베이스의 기본 이론
- 벡터 임베딩과 그 범위
- 인덱싱 요구 사항
- 의미론적 및 유사성 검색 이해
벡터 임베딩 및 범위
벡터 임베딩은 숫자 값을 벡터로 표현한 것입니다. 압축된 형식에서 임베딩은 원본 데이터의 고유한 속성과 연관성을 캡처하여 인공 지능 및 기계 학습 사용 사례의 주요 요소로 만듭니다. 원본 데이터에 대한 관련 정보를 저차원 공간에 인코딩하도록 임베딩을 설계하면 높은 검색 속도, 계산 효율성 및 효율적인 저장이 보장됩니다.
보다 동일하게 구조화된 방식으로 데이터의 본질을 포착하는 것이 '임베딩 모델'을 형성하는 벡터 임베딩 과정이며, 궁극적으로 이 모델은 모든 데이터 객체를 고려하고 데이터 소스 내에서 의미 있는 패턴과 관계를 추출하여 벡터 임베딩으로 변환합니다. . 결과적으로 알고리즘은 이러한 벡터 임베딩을 활용하여 다양한 작업을 실행합니다. 무료 또는 종량제 방식으로 온라인에서 사용할 수 있는 고도로 개발된 수많은 임베딩 모델을 통해 벡터 임베딩을 쉽게 수행할 수 있습니다.
애플리케이션 관점에서 본 벡터 임베딩의 범위
이러한 임베딩은 컴팩트하고 복잡한 정보를 포함하며 벡터 데이터베이스에 저장된 데이터 간의 관계를 상속하고 효율적인 데이터 처리 분석을 통해 이해와 의사 결정을 촉진하며 모든 조직에서 다양하고 혁신적인 데이터 제품을 동적으로 구축합니다.
벡터 임베딩 기술은 판독 가능한 데이터와 복잡한 알고리즘 사이의 격차를 연결하는 데 필수적입니다. 데이터 유형이 수치 벡터이기 때문에 사용 가능한 Open AI 모델과 함께 다양한 Generative AI 애플리케이션의 잠재력을 활용할 수 있었습니다.
벡터 임베딩을 사용한 여러 작업
이 벡터 임베딩은 여러 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.
- 정보 검색: 이러한 강력한 기술의 도움으로 저장된 파일, 문서 또는 미디어의 사용자 쿼리를 기반으로 응답을 찾는 데 도움이 되는 영향력 있는 검색 엔진을 구축할 수 있습니다.
- 유사성 검색 작업: 이것은 잘 정리되어 있고 색인화되어 있습니다. 이는 벡터 데이터에서 서로 다른 항목 간의 유사성을 찾는 데 도움이 됩니다.
- 분류 및 클러스터링: 이러한 임베딩 기술을 사용하여 이러한 모델을 수행하여 관련 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 그룹화하고 분류할 수 있습니다.
- 추천 시스템: 임베딩 기술이 적절하게 구성되어 있기 때문에 과거 데이터를 기반으로 제품, 미디어, 기사를 정확하게 연관시키는 추천 시스템이 만들어집니다.
- 감정 분석: 이 임베딩 모델은 감정 솔루션을 분류하고 도출하는 데 도움이 됩니다.
인덱싱 요구 사항
우리가 알고 있듯이 인덱스는 벡터 데이터베이스와 유사하게 기존 데이터베이스의 테이블에서 검색 데이터를 개선하고 인덱싱 기능을 제공합니다.
벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩을 직접 표현하는 "플랫 인덱스"를 제공합니다. 검색 기능은 포괄적이며 사전 훈련된 클러스터를 사용하지 않습니다. 각 단일 벡터 임베딩에 대해 쿼리 벡터가 수행되고 각 쌍에 대해 K 거리가 계산됩니다.
- 이 인덱스는 용이하기 때문에 새 인덱스를 생성하는 데 최소한의 계산만 필요합니다.
- 실제로 플랫 인덱스는 쿼리를 효과적으로 처리하고 빠른 검색 시간을 제공할 수 있습니다.
의미론적 및 유사성 검색 이해
우리는 벡터 데이터베이스에서 의미 검색과 유사성 검색이라는 두 가지 다른 검색을 수행합니다.
- 의미 검색: 정보를 검색할 때 키워드로 검색하는 것이 아닌 의미 있는 대화 방법론을 바탕으로 찾을 수 있습니다. 신속한 엔지니어링은 입력을 시스템에 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 검색은 의심할 여지 없이 혁신적인 애플리케이션, SEO, 텍스트 생성 및 요약에 제공될 수 있는 고품질 검색 및 결과를 허용합니다.
- 유사성 검색: 항상 데이터 분석에서 유사성 검색을 통해 구조화되지 않은 훨씬 더 나은 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스와 관련하여 우리는 두 벡터의 근접성을 확인하고 표, 텍스트, 문서, 이미지, 단어 및 오디오 파일 등 서로 어떻게 유사한지 확인해야 합니다. 이해하는 과정에서 벡터 간의 유사성은 주어진 데이터 세트에 있는 데이터 개체 간의 유사성으로 드러납니다. 이 연습은 상호 작용을 이해하고, 패턴을 식별하고, 통찰력을 추출하고, 애플리케이션 관점에서 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 의미 및 유사성 검색은 업계 이점을 위해 아래 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
- 정보 검색: Open AI와 벡터 데이터베이스를 이용하여 비즈니스 사용자나 최종 사용자의 쿼리와 벡터 DB 내부에 색인된 문서를 활용하여 정보 검색을 위한 검색 엔진을 구축합니다.
- 분류 및 클러스터링:유사한 데이터 요소 또는 개체 그룹을 분류하거나 클러스터링하려면 공유 특성을 기반으로 여러 범주에 할당해야 합니다.
- 이상 탐지: 데이터 포인트의 유사성을 측정하고 불규칙성을 발견하여 일반적인 패턴에서 이상점을 발견합니다.
벡터 데이터베이스의 유사성 측정 유형
측정 방법은 데이터의 성격과 특정 애플리케이션에 따라 다릅니다. 머신러닝과의 유사성과 친숙도를 측정하기 위해 일반적으로 세 가지 방법이 사용됩니다.
유클리드 거리
간단히 말해서, 두 벡터 사이의 거리는 st를 측정하는 두 벡터 점 사이의 직선 거리입니다.
내적
이는 두 벡터 사이의 정렬을 이해하는 데 도움이 되며, 두 벡터가 같은 방향을 가리키는지, 반대 방향을 가리키는지, 서로 수직인지를 나타냅니다.
코사인 유사성
그림과 같이 두 벡터 사이의 각도를 사용하여 두 벡터의 유사성을 평가합니다. 이 경우 벡터의 값과 크기는 중요하지 않으며 결과에 영향을 주지 않습니다. 계산에는 각도만 고려됩니다.
기존 데이터베이스 정확한 SQL 문 일치를 검색하고 표 형식으로 데이터를 검색합니다. 동시에 Prompt Engineering 기법을 사용하여 일반 영어로 입력 쿼리와 가장 유사한 벡터를 검색하는 벡터 데이터베이스를 처리합니다. 데이터베이스는 유사한 데이터를 찾기 위해 ANN(Approximate Nearest Neighbour) 검색 알고리즘을 사용합니다. 항상 높은 성능, 정확성 및 응답 시간으로 합리적으로 정확한 결과를 제공하십시오.
작동 메커니즘
- 벡터 데이터베이스는 먼저 데이터를 임베딩 벡터로 변환하고 이를 벡터 데이터베이스에 저장한 후 더 빠른 검색을 위해 인덱싱을 생성합니다.
- 애플리케이션의 쿼리는 임베딩 벡터와 상호 작용하여 인덱스를 사용하여 벡터 데이터베이스에서 가장 가까운 이웃 또는 유사한 데이터를 검색하고 애플리케이션에 전달된 결과를 검색합니다.
- 비즈니스 요구 사항에 따라 검색된 데이터는 미세 조정되고 형식이 지정되어 최종 사용자 측이나 쿼리 또는 작업 피드에 표시됩니다.
벡터 데이터베이스 생성
Pinecone과 연결해 보겠습니다.
Google, GitHub 또는 Microsoft ID를 사용하여 Pinecone에 연결할 수 있습니다.
귀하의 사용을 위해 새로운 사용자 로그인을 생성하십시오.
로그인에 성공하면 색인 페이지가 나타납니다. 벡터 데이터베이스 목적으로 인덱스를 생성할 수 있습니다. 인덱스 생성 버튼을 클릭합니다.
이름과 차원을 제공하여 새 인덱스를 생성합니다.
색인 목록 페이지,
인덱스 세부 정보 – 이름, 지역 및 환경 – 모델 구축 코드에서 벡터 데이터베이스를 연결하려면 이러한 모든 세부 정보가 필요합니다.
프로젝트 설정 세부정보,
프로젝트 목적을 위해 여러 인덱스 및 키에 대한 기본 설정을 업그레이드할 수 있습니다.
지금까지 Pinecone에서 벡터 데이터베이스 인덱스 생성 및 설정에 대해 논의했습니다.
Python을 사용한 벡터 데이터베이스 구현
이제 코딩을 해보겠습니다.
라이브러리 가져 오기
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
OpenAI 및 Vector 데이터베이스에 대한 API 키 제공
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxxxxxxx"
PINECONE_API_KEY = os.environ.get('PINECONE_API_KEY', 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
PINECONE_API_ENV = os.environ.get('PINECONE_API_ENV', 'gcp-starter')
api_keys="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
llm = OpenAI(OpenAI=api_keys, temperature=0.1)
LLM 시작
llm=OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],temperature=0.6)
솔방울 시작하기
import pinecone
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY,
environment=PINECONE_API_ENV
index_name = "demoindex"
벡터 데이터베이스 구축을 위한 .csv 파일 로드 중
from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
loader = CSVLoader(file_path="/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv"
,source_column="name")
data = loader.load()
텍스트를 덩어리로 분할
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)
text_chunks = text_splitter.split_documents(data)
text_chunk에서 텍스트 찾기
text_chunks
산출
[문서(page_content='name: 100% Brannmfr: Nntype: Cn칼로리: 70n단백질: 4n지방: 1n나트륨: 130n섬유: 10ncarbo: 5nsugars: 6n칼륨: 280n비타민: 25nshelf: 3n무게: 1ncup: 0.33n등급: 68.402973n권장 ation: 어린이용, 메타데이터={ '소스': '100% 밀기울', '행': 0}), , …
빌딩 임베딩
embeddings = OpenAIEmbeddings()
'data'에서 벡터 데이터베이스용 Pinecone 인스턴스 생성
vectordb = Pinecone.from_documents(text_chunks,embeddings,index_name="demoindex")
벡터 데이터베이스를 쿼리하기 위한 검색기를 만듭니다.
retriever = vectordb.as_retriever(score_threshold = 0.7)
벡터 데이터베이스에서 데이터 검색
rdocs = retriever.get_relevant_documents("Cocoa Puffs")
rdocs
프롬프트 사용 및 데이터 검색
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = """Given the following context and a question,
generate an answer based on this context only.
,Please state "I don't know." Don't try to make up an answer.
CONTEXT: {context}
QUESTION: {question}"""
PROMPT = PromptTemplate(
template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]
)
chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT}
from langchain.chains import RetrievalQA
chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
input_key="query",
return_source_documents=True,
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs)
데이터를 쿼리해 보겠습니다.
chain('Can you please provide cereal recommendation for Kids?')
쿼리의 출력
{'query': 'Can you please provide cereal recommendation for Kids?',
'result': [Document(page_content='name: Crispixnmfr: Kntype: Cncalories: 110nprotein: 2nfat: 0nsodium: 220nfiber: 1ncarbo: 21nsugars: 3npotass: 30nvitamins: 25nshelf: 3nweight: 1ncups: 1nrating: 46.895644nrecommendation: Kids', metadata={'row': 21.0, 'source': '/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv'}), ..]
결론
Generative AI 솔루션에서 벡터 데이터베이스의 작동 방식, 구성 요소, 아키텍처, 벡터 데이터베이스의 특성을 이해할 수 있기를 바랍니다. 벡터 데이터베이스가 기존 데이터베이스와 어떻게 다른지 이해하고 기존 데이터베이스 요소와 비교합니다. 실제로 이 비유는 벡터 데이터베이스를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 솔방울 벡터 데이터베이스 및 인덱싱 단계는 벡터 데이터베이스를 생성하고 다음 코드 구현을 위한 핵심을 가져오는 데 도움이 됩니다.
주요 요점
- 정형, 비정형, 반정형 데이터로 압축 가능합니다.
- 임베딩 기술과 고도로 색인화된 기능을 적용합니다.
- 상호 작용은 프롬프트(예: 영어)를 사용하여 일반 텍스트를 통해 이루어집니다. 그리고 수학적 표현으로 저장된 데이터.
- 유사성은 유클리드 거리, 코사인 유사성 및 내적을 통해 벡터 데이터베이스에서 보정됩니다.
자주 묻는 질문
A. 벡터 데이터베이스는 공간에 데이터 모음을 저장합니다. 데이터를 수학적 표현으로 유지합니다. 데이터베이스에 저장된 형식을 사용하면 개방형 AI 모델이 이전 입력을 더 쉽게 기억할 수 있고 개방형 AI 애플리케이션이 디지털로 전환된 산업의 다양한 사용 사례에 대해 인지 검색, 추천 및 정확한 텍스트 생성을 사용할 수 있기 때문입니다.
A. 몇 가지 특징은 다음과 같습니다. 1. 이러한 벡터 임베딩의 기능을 활용하여 대규모 데이터세트에 대한 색인화 및 검색이 가능합니다. 2. 정형, 비정형, 반정형 데이터로 압축 가능합니다. 3. 벡터 데이터베이스는 수백 차원을 포함하는 고차원 벡터를 통해 데이터를 구성합니다.
A. 데이터베이스 ==> 컬렉션
테이블==> 벡터 공간
행==>섹터
열==>차원
기존 데이터베이스와 마찬가지로 벡터 데이터베이스에서도 삽입 및 삭제가 가능합니다.
업데이트 및 가입은 범위에 포함되지 않습니다.
– 대량의 데이터 수집을 위한 정보의 신속한 검색.
– 대용량 문서에서 의미 및 유사성 검색 작업.
– 분류 및 클러스터링 애플리케이션.
– 추천 및 감정 분석 시스템.
A5: 유사성을 측정하는 세 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 유클리드 거리
– 코사인 유사성
– 내적
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- 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/vector-databases-in-generative-ai-solutions/
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