대규모 모델링(LLM), 생성형 인공지능, 검색 증강(RAG)의 빠른 도입으로 인해,벡터 데이터베이스는 인공지능 애플리케이션 아키텍처의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있습니다. 지능형 질문 답변, 의미 검색, 인공지능 에이전트 및 멀티모달 검색 등 모든 분야는 벡터 임베딩의 효율적인 저장과 유사성 검색에 필수적입니다..
AWS에서 기업은 "독립형 벡터 데이터베이스 구현" 외에도 다양한 옵션을 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 포괄적인 개요를 제공합니다.
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벡터 데이터베이스의 활용 및 핵심 기능
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AWS에서 사용되는 주요 벡터 데이터베이스 구현
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다양한 솔루션의 장점과 한계
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비즈니스 상황에 맞는 적절한 제품을 선택하는 방법
팀을 도와주세요 AWS 벡터 데이터베이스 관련 의사결정 과정에서 불필요한 우회를 피하기 위해서입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요? 인공지능 애플리케이션이 벡터 데이터베이스 없이 작동할 수 없는 이유는 무엇인가요?
벡터 데이터베이스의 핵심 기능은 다음과 같습니다.벡터 임베딩의 저장, 인덱싱 및 검색.
AI 시나리오에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오는 모두 모델에 의해 고차원 벡터로 인코딩되며, 이 벡터는 다음과 같은 정보를 전달합니다...의미 정보.예를 들어:
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"따뜻한 스웨터"와 "겨울용 카디건"은 의미적으로 매우 유사합니다.
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키워드가 다르더라도 벡터 거리는 매우 가깝게 유지됩니다.
벡터 데이터베이스는 검색에 이 "거리"를 사용합니다.
핵심 역량은 다음과 같습니다.
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고차원 벡터 저장소
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유사도 계산 (예: 코사인 유사도, 유클리드 거리)
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최근접 이웃 검색(kNN)
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근사 최근접 이웃(ANN) 지표(예: HNSW 및 IVF).
각 데이터 조각에 대해 개별적으로 유사도를 계산하는 것과 비교했을 때, ANN 알고리즘은 약간의 정확도 손실을 감수하면서 쿼리 성능을 크게 향상시키므로 대규모 AI 애플리케이션에 핵심적인 역할을 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 응용 시나리오
1. RAG(검색 향상 생성)
RAG 아키텍처에서 벡터 데이터베이스는 LLM 추론 전에 관련 문서를 검색하는 데 사용되어 모델에 필요한 정보를 제공합니다.추가적인 맥락일반적으로 다음에서 발견됩니다:
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지능형 고객 서비스
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기업 지식 기반 Q&A
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기술 문서 보조 담당자
2. 챗봇 메모리
다음과 같은 결과를 얻기 위해 과거 대화 내용 또는 LLM 출력물을 벡터 저장소로 변환합니다.
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장기 기억
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유사한 문제의 재사용
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향상된 대화 연속성
3. 의미 검색
키워드 검색과 달리 벡터 검색은 "의미" 일치를 기반으로 하며 다음과 같은 분야에서 널리 사용됩니다.
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제품 검색
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콘텐츠 추천
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문서 검색
4. AI 에이전트
AI 에이전트는 벡터 데이터베이스를 통해 기업 내부 데이터를 신속하게 검색하여 분석, 의사 결정 및 자동 실행을 수행할 수 있습니다.
5. 이미지 및 동영상 검색
이미지나 동영상을 삽입함으로써 콘텐츠 인식, 유사 이미지 검색 및 멀티모달 검색이 가능해집니다.
AWS의 벡터 데이터베이스: 주요 옵션
아키텍처 관점에서 AWS의 벡터 데이터베이스 솔루션은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
1. 독립형 벡터 데이터베이스
이러한 유형의 제품벡터 검색을 위해 특별히 제작되었습니다.이 시스템은 성숙한 인공신경망 알고리즘과 고성능 인덱싱 기능을 갖추고 있습니다.
AWS 네이티브 및 일반 옵션:
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아마존 오픈서치(서포트 벡터 검색 및 분석)
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파인콘(AWS 마켓플레이스)
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큐드란트
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위비아트
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밀버스/질리즈 클라우드
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아스트라 DB
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액티브루프 딥 레이크
장점:
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대규모 벡터 검색에 최적화됨
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높은 처리량, 낮은 지연 시간
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기능성에 중점을 두고, 알고리즘이 성숙했습니다.
도전:
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높은 건축적 복잡성데이터는 관계형 데이터베이스 및 분석 시스템과 동기화되어야 합니다.
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유지보수 비용 증가다중 시스템 관리, 데이터 일관성, 백업 및 마이그레이션
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높은 학습 비용새로운 API, 새로운 쿼리 메서드
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장기 지속가능성 위험일부 제품은 비교적 신제품이기 때문에 생태계 및 지원 측면에서 불확실성이 존재합니다.
2. 아마존 RDS PostgreSQL + pgvector
pgvector는 PostgreSQL용 벡터 확장 기능으로, 벡터 필드를 테이블에 직접 저장하고 유사성 검색에 사용할 수 있도록 합니다.
장점:
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PostgreSQL 생태계는 성숙 단계에 접어들었습니다.
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SQL을 직접 사용할 수 있습니다.
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사용하기 쉽고 학습 비용이 저렴합니다.
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RDS는 관리형 운영, 백업 및 고가용성을 제공합니다.
제한 사항:
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수백만 또는 수억 개의 벡터 규모에서는 성능과 확장성에 한계가 있습니다.
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고성능 인스턴스는 더 비쌉니다.
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고급 기술 지원은 비용이 많이 듭니다.
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벡터 검색은 PostgreSQL의 본래 강점이 아닙니다.
적합한:
소규모에서 중간 규모의 AI 애플리케이션, PoC(개념 증명) 및 기존 PostgreSQL 기술 스택을 보유한 팀.
3. PostgreSQL 기반의 향상된 솔루션 (Timescale Cloud + pgvector / pgai)
이 계획의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.
별도의 벡터 데이터베이스를 도입하는 대신, PostgreSQL 기반의 벡터 기능을 강화합니다..
핵심 기능:
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pgvector를 기반으로 pgvectorscale 및 pgai를 통해 성능이 향상되었습니다.
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HNSW, IVF, DiskANN 등의 인덱스를 지원합니다.
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시간 데이터와 벡터 데이터를 결합한 혼합 쿼리를 지원합니다.
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벡터 데이터, 관계형 데이터, 이벤트 데이터 및 시계열 데이터가 통합된 방식으로 저장됩니다.
기술적 이점:
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높은 재현율과 낮은 지연 시간을 갖는 ANN 쿼리
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"실시간 벡터 데이터"(로그, 이벤트, 콘텐츠 스트림) 관련 시나리오에 적합합니다.
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데이터 수명주기 관리 및 핫/콜드 데이터 계층화를 지원합니다.
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과거 데이터는 계층화하여 S3에 저장함으로써 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
건축적 가치:
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진실의 단일 원천
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AI 애플리케이션을 위한 데이터 아키텍처를 간소화하세요
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SQL과 PostgreSQL의 생태학적 이점을 보존하기
AWS 벡터 데이터베이스 기능 비교 (개념 수준)
기능적인 관점에서 볼 때, 각 솔루션은 분명히 서로 다른 초점을 가지고 있습니다.
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독립 벡터 데이터베이스벡터 성능은 매우 뛰어나지만 아키텍처는 복잡합니다.
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RDS PostgreSQL + pgvector사용하기 쉽지만 확장성이 뛰어납니다.
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PostgreSQL 향상 계획통합 아키텍처에서 성능과 복잡성의 균형 유지
상용 AI 애플리케이션의 경우,벡터 검색 기능, 확장성, 데이터 관리 및 비용 통제벡터를 조회할 수 있는지 여부뿐만 아니라 다른 요소들도 종종 동등하게 중요합니다.
결론: AWS Vector Database를 선택하는 방법은 무엇일까요?
"보편적으로 최적의 해결책"이란 없으며, "특정 상황에 가장 적합한 해결책"만 있을 뿐입니다.
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추구하신다면극단적인 벡터 검색 성능그리고 그 팀은 복잡한 아키텍처를 수용할 수 있습니다.
→ 독립 벡터 데이터베이스를 고려해 보세요 -
원하시면신속한 구현 및 학습 비용 절감
→ RDS PostgreSQL + pgvector는 실행 가능한 시작점입니다. -
목표가상용 수준의 AI 애플리케이션, 장기적인 확장성을 갖춘 아키텍처
→ PostgreSQL 기반의 향상된 벡터 솔루션은 전반적으로 더 큰 이점을 제공합니다.
AWS에서 AI 애플리케이션을 구축할 때 벡터 데이터베이스는 독립적인 구성 요소가 아니라...전체 데이터 아키텍처의 일부추가 시스템이 필요한지 여부, 비용 관리 방법, 장기적인 유지 관리 가능성을 확보하는 방법은 단일 쿼리의 성능보다 훨씬 더 중요한 경우가 많습니다.
