유사성 검색이란 무엇인가요? 종합 가이드

'열심히 할수록 쉬워 보인다'는 아이스하키 스타 Jonathan Toews의 말은 유사성 검색에도 적용할 수 있습니다. 겉보기에는 쉬워 보입니다. 단 몇 초 만에 답변과 추천을 제시하니까요. 그러나 이 검색 기법 이면의 복잡한 데이터 흐름, AI 시스템, 컴퓨팅 파워는 만만치 않습니다. 대규모 데이터 세트에서도 유사 항목을 빠르게 찾아내는 유사성 검색은 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지, 검색 엔진은 물론 신약 개발과 같은 새로운 산업 사용 사례와 관련하여 핵심적인 역할을 수행합니다. 이 민첩한 기술은 어떻게 수많은 비정형 데이터를 빠르게 검색하는 것일까요? 오랫동안 사용된 키워드 검색과의 차이점은 무엇이고, 두 기술이 서로를 보완하는 방법은 무엇일까요? 본문을 통해 유사성 검색에 대한 자세한 정보를 확인해 보세요.

유사성 검색이란 무엇인가요?

최근접 이웃 검색(nearest neighbor search)으로도 지칭되는 유사성 검색은 데이터 세트 내에서 질의 항목과 가장 유사한 항목을 찾는 기법으로서 정보 검색과 데이터 분석 분야에서 사용됩니다. 이는 주어진 질의와 같은 특성을 공유하는 객체, 문서, 이미지, 기타 데이터 포인트를 식별하는 것이 목표인 애플리케이션에 유용합니다. 이미지 검색 엔진이나 스트리밍 서비스의 콘텐츠 추천 같은 애플리케이션에서 유사성 검색을 사용합니다.

유사성 검색 시스템은 데이터 세트의 각 항목에 대해 벡터라는 수치 집합을 만듭니다. 벡터는 항목별 특성을 수치로 표현합니다. 따라서 데이터 세트가 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 어떤 형식의 데이터로 구성되어 있어도 컴퓨터가 현실의 개념과 대상을 수치적으로 이해할 수 있게 됩니다.

이렇게 다양한 데이터를 표현하는 벡터는 벡터 데이터베이스에 저장되고, 벡터 인덱스가 생성되어 빠른 검색이 가능해집니다. 데이터 세트에 대한 질의가 입력되면 데이터베이스에 저장된 벡터를 만들 때 사용한 것과 같은 알고리즘으로 질의에 사용된 용어가 나타내는 특징과 개념에 대한 임베딩 벡터가 생성됩니다. 이후 데이터베이스는 알고리즘을 사용해 데이터 세트에서 해당 질의와 가장 가까운 매치를 찾습니다.

이러한 유형의 검색은 문서의 키워드나 이미지의 픽셀이 아니라, 객체의 속성이나 항목이 표현하는 개념적 아이디어로 항목을 매칭하므로 '시맨틱(의미) 검색'이라고 부르기도 합니다. 유사성 검색은 매우 큰 데이터 세트로부터도 빠르고 정확한 검색 결과를 제공할 수 있으므로 자연어 처리, 이미지 인식, 콘텐츠 기반 필터링 같은 AI 기반 시스템에 필수적으로 사용됩니다.

유사성 검색과 전통적 키워드 검색의 장점을 모두 활용하는 비즈니스 애플리케이션도 흔합니다. 예를 들어 가격과 재고 같은 최신 비즈니스 정보에 기반한 추천 시스템이 좋은 예입니다. 이같은 기능은 전문 벡터 데이터베이스와 기존 데이터 저장소 간의 데이터 이동을 통해, 또는 벡터와 관계형 데이터를 네이티브로 처리하는 멀티모달 데이터베이스를 통해 구현할 수 있습니다.

유사성 검색 vs. 전통적 검색

전통적 검색은 사용자가 요청한 대상과 일치하는 대상을 찾는 것이고, 유사성 검색은 보유 중이거나 질의한 대상과 가장 유사한 대상을 찾는 것입니다.

전통적 검색은 특정 키워드나 기준에 기반해 정형 데이터에서 정확한 일치 또는 관련도가 높은 항목을 찾는 데이터베이스 쿼리에 자주 사용됩니다. 예를 들어 '샌프란시스코 라멘 맛집'을 검색하면 전통적 검색 엔진은 해당 키워드와 미리 정의된 연관 용어가 포함된 웹페이지, 그리고 아마도 숫자로 표현되는 순위를 표시할 것입니다. 전통적 검색은 정확한 결과를 제공하고 질의어를 직접적으로 다루는 데 집중합니다.

유사성 검색은 개념적 또는 구조적으로 질의와 가장 가까운 항목을 찾는 데 집중합니다. 이미지, 텍스트, 복잡한 데이터 포인트 등 비정형 또는 반정형 데이터 검색에 유용합니다. 자신의 사진과 비슷한 이미지를 찾는다면, 유사성 검색은 풀밭, 마천루, 색상, 표현된 감정 등 사진과 완전히 동일하지는 않지만 시각적 특징이나 패턴을 공유하는 이미지를 찾아냅니다. 문서 검색 시스템은 키워드가 정확히 일치하지 않더라도 유사한 주제를 다루거나 비슷한 언어를 사용하는 기사를 찾아낼 수 있습니다. 라멘 맛집을 찾는 경우 리뷰에 포함된 텍스트의 벡터를 사용한 유사성 검색을 수행할 수 있습니다.

주요 차이점

전통적 검색과 유사성 검색의 주된 차이점은 각 검색 방식의 목표, 사용 데이터 유형, 수학적 기법, 적합한 사용 사례 등 여러 관점을 통해 살펴볼 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 전통적 검색은 특정 키워드나 기준에 기반해 정확히 일치하거나 관련도가 높은 항목을 찾는 반면, 유사성 검색은 질의 내용과 개념적, 구조적으로 유사한 항목을 찾는 데 집중합니다.

전통적 검색은 행과 열로 구성된 재고, 인사 기록과 같이 엔터프라이즈 애플리케이션에서 흔히 사용되는 정형 테이블 데이터를 사용하고, 유사성 검색은 이미지, 오디오, 복잡한 데이터 포인트처럼 JSON 형식으로 표현되는 경우가 많은 비정형, 반정형 데이터를 더 잘 처리합니다.

두 검색 방식의 수학적 기반은 서로 다릅니다. 전통적 검색은 불리언 로직, 키워드 매칭, 랭킹 알고리즘에 의존해 데이터 세트 내 항목의 관련성을 판단합니다. 반면 유사성 검색은 코사인 유사도, 유클리드 거리, 자카드 유사도 등의 벡터 거리 지표를 사용해 인덱싱된 항목 간의 유사도를 수치화합니다. 해당 지표들에 대해서는 뒤에서 더 자세히 설명하겠습니다. 짐작할 수 있듯이 전통적 검색은 비즈니스 정보 검색 시스템에서 데이터베이스 질의와 정확히 일치하는 결과가 필요한 경우 주로 사용되고, 유사성 검색은 추천 시스템, 이미지 인식, 콘텐츠 기반 필터링 등에 사용됩니다.

주목할 만한 점은 많은 비즈니스 사례에서 검색 증강 생성(RAG) 기술이 탑재된 시스템은 두 질의 방식을 LLM과 함께 사용해 시맨틱 검색 결과를 최신 기업 데이터와 결합함으로써 가장 정확하고 유용한 출력을 제공합니다. 예를 들어, 추천 엔진은 유사성 검색으로 아이템을 매칭하고, 전통적 SQL 쿼리로 가격과 재고 데이터를 가져와 LLM에 제공함으로써 모든 검색 결과를 바탕으로 이해하기 쉬운 자연어 답변을 생성합니다.

핵심 요점

• 최근접 이웃 검색으로도 불리는 유사성 검색은 갈수록 각광받고 있는 검색 방식으로서 RAG 및 다른 AI 기반 시스템의 핵심 기술입니다.
• 유사성 검색은 데이터 세트에서 질의와 가장 유사한 항목을 탐지하고 검색합니다.
• 유사성 검색은 자연어 처리, 추천 시스템, 이미지 검색 애플리케이션 등에 필수적으로 사용되는 기술입니다.

유사성 검색 알아보기

유사성 검색은 데이터 세트로부터 질의 항목과 가장 유사한 항목을 빠르게 찾을 수 있는 데이터 과학 및 머신러닝 기법입니다. 유사성 검색 시스템은 데이터 세트에 저장된 이미지, 텍스트, 오디오 파일 등의 유사성을 어떻게 알 수 있을까요? 시스템은 정교한 AI 모델을 통해 각 항목의 현실 세계에서의 특징을 수치화하여 수학적으로 평가할 수 있도록 만듭니다. 특정 항목을 설명하는 숫자 묶음을 벡터 임베딩이라고 부릅니다. 벡터 임베딩은 비정형 데이터에 담긴 개념과 대상을 컴퓨터가 다룰 수 있는 수치로 표현합니다. 벡터 데이터베이스는 방대한 벡터를 저장, 인덱싱, 검색할 수 있으며 각 벡터는 고차원 공간에서 개별 항목을 나타냅니다. 벡터를 활용해 두 개의 항목이 서로 얼마나 가깝거나 유사한지를 수학적으로 판단할 수 있습니다.

다음 단계로 시스템은 유클리드 거리, 코사인 유사도, 자카드 유사 등의 잘 알려진 거리 메트릭을 기준으로 가장 가까운 위치의 일치하는 항목을 식별합니다. 유사성 검색 시스템을 개발하는 데이터 과학자는 이상 탐지, 상품 추천, 자연어 처리 등 시스템의 목적과 데이터 유형에 부합하는 지표 및 검색 알고리즘을 선택합니다. 예를 들어 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘은 속도를 위해 정확도를 일부 희생함으로써 유사성 검색을 가속할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 수십억 개에 달하는 항목으로 구성된 대규모 데이터 세트 검색에 특히 유용합니다. 대표적 ANN 방법으로는 트리 구조를 활용해 효율적인 검색을 제공하는 오픈 소스 라이브러리인 Annoy, 수십억 단위의 벡터를 다루기 위한 고급 인덱싱 기법을 사용하는 Faiss 등이 있습니다.

유사성 검색의 작동 방식은 무엇인가요?

유사성 검색은 질의와 데이터 세트 항목 간의 유사한 특징을 식별하는 방식으로 작동합니다. 주로 벡터 임베딩, 인덱싱, 최근접 이웃 검색 등의 기법을 사용합니다. 관련 단계들에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.

• 벡터 임베딩 생성: 벡터 임베딩은 비정형 또는 반정형 데이터에서 발견되는 특징을 숫자로 표현한 것입니다. 임베딩 생성은 텍스트, 이미지, 오디오 같은 원시 데이터를 데이터의 핵심 특징과 맥락이 담긴 벡터라는 숫자열로 변환하는 과정입니다. 임베딩 생성을 위해 사용되는 AI 모델은 매우 다양합니다. 예를 들어 Cohere의 Embed 모델은 텍스트 데이터의 단어 간 의미, 구문 관계를 반영하는 벡터를 생성하여 유사한 단어들이 벡터 공간에서 서로 가깝게 위치하도록 합니다. 벡터 임베딩 분야는 빠르게 발전 중이며 Open Neural Network Exchange에서 혁신적인 오픈 소스 모델을 다수 찾아볼 수 있습니다.
• 인덱싱 및 질의: 인덱싱은 벡터 임베딩을 효율적으로 검색·조회할 수 있도록 구성, 저장하는 과정입니다. 벡터 데이터베이스에서는 데이터 세트의 각 항목이 자신을 설명하는 벡터 임베딩을 갖고, 시스템이 유사한 벡터를 신속히 찾을 수 있도록 인덱스화됩니다. 각 검색 질의에 대해서도 벡터가 계산됩니다. 이를 통해 데이터베이스는 인덱스를 빠르게 검색하여 질의와 가장 유사한 항목을 식별합니다.
• 검색 수행: 검색은 데이터 세트 항목에 적용한 것과 동일한 기법으로 질의를 벡터로 변환하는 것부터 시작됩니다. 다음으로 검색 알고리즘은 해당 벡터를 사용해 질의 벡터의 최근접 이웃을 찾습니다. 가장 가까운 이웃들이 질의 내용과 가장 유사한 항목입니다. 결과는 유사도 점수에 따라 순위가 매겨지고, 상위 일치 항목들은 그대로 사용자에게 반환되거나 질의에 대한 최적의 결과 도출을 위한 추가적인 처리를 거칩니다.

유사성 검색의 장점 및 한계

유사성 검색은 특히 비정형 데이터를 다루는 특정 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다. 다만 그 한계를 이해하고, 해결하고자 하는 과제에 맞는 기법과 지표를 선택하는 것이 중요합니다.

장점은 다음과 같습니다.

• 효율성: 유사성 검색은 모든 항목을 일일이 비교하지 않고도 대규모 데이터 세트에서 가장 유사한 항목을 신속히 찾아낼 수 있는 알고리즘과 논리적 인덱싱을 활용해 빠르고 정확한 검색을 지원합니다.
• 개인화: 애플리케이션은 유사성 검색을 통해 사용자 맞춤형 제안을 제공합니다. 먼저 각 사용자의 행동과 선호를 분석하고, 취향과 관심사를 담은 벡터 임베딩을 생성합니다. 다음으로 유사성 검색을 사용해 제품, 기사, 미디어 등을 빠르게 식별해 추천합니다.
• 유연성/확장성: 텍스트, 비디오, 오디오 등 복잡하고 다양한 데이터를 효율적으로 검색할 수 있으므로 콘텐츠 기반 필터링, 이상 탐지 등 여러 사용 사례에 적용할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 유사성 검색의 효율성은 운영 비용 절감과 성능 향상으로 이어집니다. 효율적 인덱싱과 목표 지향 알고리즘이 유사 항목 탐색에 필요한 시간과 연산 자원을 줄여 줍니다. 이는 매우 큰 데이터 세트의 검색에 특히 유익합니다.

한계는 다음과 같습니다.

• 복잡성: 벡터 임베딩 생성, 적절한 유사도 지표 선택, 효율적 인덱싱, 질의 알고리즘 구현 등을 위해서는 높은 수준의 컴퓨터 과학, 데이터 관리 전문 지식이 필요합니다. 이는 자체 시스템을 구축하려는 기업의 장애물이 될 수 있습니다.
• 자원 집약성: 유사성 검색이 대규모 데이터를 비용 효율적으로 검색할 수는 있지만 귀사의 사용 사례와 관련해 고려해야 할 비용은 여전히 존재합니다. 예를 들어 임베딩 생성, 인덱스 구축, 질의 수행에는 많은 시간과 연산 자원이 필요할 수 있습니다. 이는 더 높은 비용과 까다로운 인프라 요건으로 이어질 수 있습니다.
• 데이터 준비 요건: 유사성 검색으로 가장 적절한 결과를 제공하기 위해서는 고품질 데이터와 철저한 전처리가 필요합니다. 예를 들어 임베딩 생성에 앞서 원시 데이터를 정제, 정규화하고 적합한 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 준비 단계는 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
• 프라이버시 문제: 데이터 프라이버시 보호 및 관련 규정 준수는 유사성 검색 시스템의 중요한 요소입니다. 특히 운영 환경에서 그렇습니다. 이는 구현 복잡성과 부담을 증가시킬 수 있습니다.

유사성 검색의 핵심 개념

유사성 검색의 핵심 개념을 이해하는 것은 애플리케이션에 이 기술을 효과적으로 구현, 활용하기 위한 필수 요소입니다. 유사성 검색은 다음과 같은 기법과 기술을 함께 활용해 사용자가 원하는 결과를 제공합니다.

벡터 표현

벡터 표현은 저장된 콘텐츠의 특징과 속성을 다차원 공간의 수치 벡터로 변환하는 과정입니다. 벡터는 텍스트의 단어 의미, 이미지의 시각 요소, 오디오의 패턴 등 데이터 항목의 본질을 포착합니다. 결과적으로 각 항목의 특징을 설명하는 벡터 임베딩들이 생성됩니다. 벡터 데이터베이스는 데이터와 질의 모두에 관한 벡터를 생성하고, 벡터 표현을 활용해 항목과 질의 간의 근접도를 효율적으로 측정, 비교할 수 있습니다.

거리 지표

벡터 간 유사성, 비유사성을 수치화하기 위한 거리 지표들은 유사성 검색의 필수 요소입니다. 어떤 거리 메트릭을 선택할지는 데이터의 특성과 애플리케이션의 요건에 좌우됩니다. 대표적 거리 지표로는 두 점 사이의 직선 거리를 재는 유클리드 거리, 두 벡터의 각도 코사인을 통해 방향 유사성을 평가하는 코사인 유사도, 크기가 달라도 벡터에 표현된 특성 집합을 비교하는 데 유용한 자카드 유사도 등이 있습니다.

유사성 검색 기법 및 알고리즘

기업은 자사의 애플리케이션을 통해 달성하고자 하는 최종 목표에 부합하는 유사성 검색 기법을 선택합니다. 예를 들자면 이상 탐지, 이미지 검색, 자연어 처리 중 무엇을 위한 시스템을 구축하고자 하나요? 선택한 기법들은 앞서 언급한 거리 지표를 활용해 지정된 과업을 수행합니다. 일반적으로 사용되는 두 가지 기법은 KNN과 ANN입니다.

K-최근접 이웃(K-nearest neighbors, KNN): KNN 기반 유사성 검색에서는 질의 벡터를 데이터 벡터 집합과 비교하고, 유클리드 거리나 코사인 유사도 같은 지표를 기준으로 질의에 가장 가까운 'k' 데이터 포인트들을 식별합니다. KNN은 벡터 공간에서 유사한 데이터들이 서로 가깝게 위치한다는 가정하에 데이터 세트 내 가까운 이웃들과의 비교를 통해 새 데이터 또는 질의의 범주 또는 값을 예측합니다.

KNN은 질의와 데이터 세트의 모든 데이터 간 거리를 계산하므로 특히 대규모 데이터 세트에서의 연산 비용이 큽니다. 그럼에도 KNN은 추천 시스템, 이미지 인식, 이상 탐지 등 많은 애플리케이션에 효과적입니다.

근사 최근접 이웃(approximate nearest neighbor, ANN): ANN은 모든 데이터 포인트들과의 정확한 거리를 계산하지 않고도 특정 질의를 나타내는 벡터에 매우 가까운 요소를 효율적으로 찾을 수 있는 유사성 검색 기법입니다. ANN은 정확한 최근접 이웃 검색시 과도한 연산 비용이 발생하는 대규모 데이터 세트에 적합합니다. 지역 민감 해싱(locality-sensitive hashing, LSH)이나 트리 기반 방법 등의 ANN 알고리즘은 차원을 축소하거나 인덱스 구조를 사용해 후보를 빠르게 압축함으로써 근사 검색을 수행합니다. 결과가 완벽히 정확하지는 않아도 실용적 측면에서는 충분히 근접한 경우가 많습니다. ANN은 이미지 검색, 자연어 처리 등에서 널리 사용됩니다.

유사성 검색의 활용처

유사성 검색은 여러 유형의 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 스트리밍 서비스의 추천이나 검색 엔진의 답변 도출 과정에도 유사성 검색이 사용됩니다. 또한 금융, 데이터 보안 등의 백엔드에서도 사용됩니다. 대표적 활용 분야는 다음과 같습니다.

• 이미지 검색: 검색 엔진에 예시 이미지나 질의에 기반해 이미지를 찾아달라고 요청하면 검색 엔진은 대개 유사성 검색을 사용해 답변을 도출합니다. 시스템은 이미지를 특징 벡터로 변환하고, 데이터 세트에 저장된 벡터와 비교하여 유사한 특성을 가진 이미지를 식별합니다. 다음으로 대규모 데이터베이스에서 가장 유사한 이미지를 효율적으로 가져옵니다. 이는 이미지를 업로드해 유사하거나 동일한 이미지를 찾는 역 이미지 검색, 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 조회하는 콘텐츠 기반 이미지 검색 등에 유용합니다. 또 다른 예시인 제조 품질 관리 시스템은 신규 부품 이미지를 양품 및 불량 제품 샘플과 비교해 추가 검사가 필요한 부품을 식별합니다.
• 추천 시스템: 리테일러나 스트리밍 서비스 앱이 사용자에 적합한 제안을 제공하는 경우 시스템이 사용자의 과거 행동과 선호에 기반한 유사성 검색을 수행했음을 알 수 있습니다. 추천 시스템은 사용자 선호와 아이템 속성을 벡터로 변환하고, 상품 벡터와 함께 고차원 공간에 인덱싱합니다. 다음으로 코사인 유사도, 유클리드 거리 등의 지표로 벡터 간 유사도를 계산해 사용자가 관심을 보일 가능성이 가장 높은 아이템 목록을 도출합니다. 예를 들어 영화 추천 시스템은 과거 선택과 선호를 벡터로 포착해 이미 시청한 작품과 유사한 영화를 추천합니다. 빠르고 정확한 개인화를 가능케 하는 유사성 검색은 이커머스, 스트리밍, 소셜 미디어의 핵심 기술이 되었습니다.
• 사기 탐지: 리테일러, 금융기관 등은 사기 거래를 탐지할 때 종종 유사성 검색을 사용합니다. 유사성 검색은 사기 가능성을 시사하는 비정상 패턴이나 이상치를 식별하는 데 도움을 줍니다. 거래, 사용자 행동 등을 벡터로 표현하면, 새로운 데이터 포인트를 과거 데이터와 비교해 가장 가까운 매치를 찾을 수 있습니다. 새 거래나 행동이 최근접 이웃과 기준 이상으로 다르다면 의심 사례로 표시할 수 있습니다. 이상치, 이상 징후 탐지를 돕는 유사성 검색은 손실 방지, 보안 위협 완화를 추구하는 금융을 비롯한 여러 산업에 기여하는 중요한 기술이 되었습니다.
• 비즈니스 데이터 탐색: 유사성 검색을 사용하면 SQL 대신 자연어 프롬프트로 기업 데이터를 탐색할 수 있습니다. 유사성 검색과 RAG를 함께 사용하면 표 형식 데이터나 비정형 문서 저장소에 대한 대화형 탐색 및 시각화가 가능해집니다.
• 헬스케어 및 신약 개발: 헬스케어 및 바이오테크 산업은 여러 방식으로 유사성 검색을 활용합니다. 업계 데이터를 대량으로 벡터화하면 전통적 키워드 검색으로는 놓쳤을 수 있는 맥락적으로 관련 있는 연구, 화합물, 메커니즘을 찾아 새로운 방식으로 연결할 수 있습니다. 화학 데이터베이스, 화합물 라이브러리에 유사성 검색을 사용하면 약리 특성 기반 매칭으로 신약 개발을 가속화하고 비용은 낮출 수 있습니다. 이러한 패턴 매칭 능력은 유전자 발현, 단백질 서열, 기타 대규모 생물 또는 화학 데이터에서 새로운 연관성을 발견하는 데에도 도움을 줍니다.

관련 도구 및 라이브러리

유사성 검색을 효율적으로 구현하도록 설계된 다양한 도구와 라이브러리가 존재하지만, 그 접근 방식과 기능은 서로 다릅니다. 구체적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)는 Spotify가 개발한 경량, 고효율 근사 최근접 이웃 검색 라이브러리입니다. Annoy는 속도와 메모리 효율이 중요한 애플리케이션에 특히 유용합니다. Annoy는 트리와 유사한 구조로 벡터를 인덱싱해 근사 최근접 이웃을 빠르게 검색합니다. Python, C++ 등 다양한 프로그래밍 환경에 통합할 수 있습니다.
• Faiss(Facebook AI Similarity Search)는 Facebook AI Research가 개발한 오픈 소스 라이브러리로서 추천 시스템, 이미지 인식, 자연어 처리 등에 널리 사용됩니다. Faiss는 고성능 유사성 검색에 최적화되어 단일 머신에서 수십억 개 벡터를 처리할 수 있습니다. 플랫, 역 파일(IVF), Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 그래프 등의 다양한 거리 지표와 인덱싱 방법을 지원합니다.
• Milvus는 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 항목의 유사성 검색을 위해 설계된 오픈 소스 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스입니다. Milvus는 여러 인덱싱 알고리즘과 거리 지표를 지원하며 클라우드에, 또는 라이트 버전으로 개별 기기에 배포할 수 있습니다. 유연성 및 다른 데이터 처리/머신러닝 프레임워크와의 간단한 통합을 지원하므로 다양한 유사성 검색 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다.
• Pinecone은 대규모 애플리케이션의 유사성 검색을 지원하는 클라우드 기반 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 벡터의 저장, 인덱싱, 질의를 단순화하기 위한 솔루션을 제공하므로 추천 시스템, 이미지 검색, 자연어 처리 등에 널리 사용됩니다. 여러 거리 지표를 지원하고, 기존 시스템과 빠르게 통합할 수 있는 API를 제공합니다.
• Oracle AI Database는 대기업의 전략적 데이터 저장소에 대한 네이티브 AI 벡터 검색을 제공하는 멀티모달 데이터베이스입니다. 여러 데이터베이스를 관리하거나 통합할 필요 없이, 기존의 기능, 보안, 일관성을 그대로 유지하며 AI 기반 유사성 검색을 비즈니스 데이터에 손쉽게 적용할 수 있도록 만들어 줍니다. 대기업부터 역동적 스타트업까지, 수많은 기업들이 Oracle AI Database를 활용해 정교한 AI 검색 애플리케이션을 개발하고 있습니다.

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유사성 검색 FAQ

유사성 검색은 우리 회사에 어떤 이점을 제공하나요?

AI 벡터 검색 시스템을 사용하면 자연어 프롬프트로 데이터 저장소와 문서를 훨씬 쉽게 탐색할 수 있습니다. 또한 온라인 리테일 웹사이트의 추천 엔진과 같이 고객 서비스의 개인화에도 도움을 줍니다.

유사성 검색에 사용할 수 있는 데이터 유형은 무엇인가요?

유사성 검색은 벡터 임베딩이 포함된 모든 데이터에 사용할 수 있지만, 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 파일과 같은 비정형 또는 반정형 데이터에 가장 자주 사용됩니다.

유사성 검색은 고객 경험을 어떻게 개선하나요?

유사성 검색은 고객의 선호도 및 과거의 선택을 기반으로 콘텐츠를 개인화 및 추천해 고객 경험을 개선합니다.

대규모 데이터 세트에 대한 유사성 검색은 얼마나 확장 가능한가요?

유사성 검색은 매우 유연하고 확장 가능한 검색 방법입니다. 유사성 검색은 쿼리와 유사한 항목을 쉽게 찾고 반환할 수 있도록 벡터 데이터를 인덱싱하여 대규모 데이터 세트를 처리합니다.