LLM, 생성 AI 및 딥 러닝을 위한 벡터 데이터베이스
출처: https://www.kdnuggets.com/vector-database-for-llms-generative-ai-and-deep-learning

😈 데이터블로그 챌린지 6일차😈 입니다.
LLM을 활용한 챗봇 등을 구축할때 필수적으로 사용되는 RAG 기술과 뗄 수 없는 벡터DB에 대해 알아보았습니다.

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요약

• LLM과 벡터DB는 상호보완적 관계이며, 텍스트뿐만 아니라 오디오, 이미지 등 다양한 데이터타입에 활용될 수 있음

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내용

• 스칼라 데이터(예: 숫자, 문자열 또는 날짜)를 처리하는 기존 데이터베이스와 달리 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터 포인트에 최적화되어 있습니다.

1) 지정된 벡터DB에 일부 텍스트를 저장하는 과정이 포함됨. 텍스트는 벡터형식으로 변환됨
검색 프롬프트가 실행되면 벡터로 변환되고, 가장 유사성이 높은 벡터를 식별하여 반환함.

2)벡터DB는 복잡한 벡터를 관리하는데 중요한 역할을 함.LLM이 정보를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있음. 속성 유사성으로 결과를 제공하는 의미론적 검색 어플리케이션에서 특히 중요함

벡터 데이터베이스와 LLM의 활용 사례

• 의미론적 검색:

벡터 데이터베이스와 LLM을 활용하면 단순한 키워드 일치를 넘어 텍스트의 의미와 맥락을 기반으로 검색 결과를 제공할 수 있는 의미론적 검색 시스템을 구축할 수 있습니다.

• 챗봇 및 가상 비서:

LLM과 벡터 데이터베이스는 보다 자연스럽고 유익한 대화를 가능하게 하는 더욱 정교한 챗봇과 가상 비서 개발에 활용될 수 있습니다.

• 콘텐츠 생성:

LLM과 벡터 데이터베이스는 인간 수준의 텍스트, 코드, 이미지, 음악 등을 생성하는 데 활용될 수 있습니다.

• 추천 시스템:

벡터 데이터베이스와 LLM을 사용하여 사용자의 선호도와 과거 행동을 기반으로 개인 맞춤형 콘텐츠 및 서비스를 추천하는 시스템을 구축할 수 있습니다.