벡터 DB에서 KNN 검색은 어떻게 활용되는가?
벡터 DB는 일반적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 NoSQL과는 다르게, 수치화된 벡터 데이터를 저장하고, 이 벡터들 사이의 유사도를 기준으로 데이터를 검색하는 데 최적화된 데이터베이스입니다. 여기서 핵심적인 검색 방식이 바로 KNN 검색 (K-Nearest Neighbors Search) 입니다. 이 글에서는 KNN이 무엇이며, 벡터 DB에서 어떻게 활용되는지를 상세히 다루겠습니다.
1. KNN 검색이란?
KNN은 “K개의 가장 가까운 이웃(K-Nearest Neighbors)”의 약자입니다. 말 그대로 어떤 기준 벡터(query vector)에 대해, 데이터베이스에 저장된 수많은 벡터들 중에서 가장 가까운 K개를 찾는 것이 핵심입니다.
이 ‘가깝다’는 개념은 보통 코사인 유사도(cosine similarity), 유클리드 거리(Euclidean distance), 내적(dot product) 등으로 정의됩니다.
예를 들어, 사용자가 “파란색 바다”라는 문장을 검색했을 때, 그 문장을 임베딩한 벡터를 기준으로, 벡터 DB에 저장된 문서 벡터들 중 가장 유사한(가장 가까운) K개의 벡터를 찾아주는 것이 KNN 검색입니다.
2. KNN 검색이 벡터 DB에서 활용되는 방식
벡터 DB에서 KNN 검색은 다음과 같은 방식으로 활용됩니다.
1) 쿼리 벡터 생성
사용자의 입력(문장, 이미지, 오디오 등)을 벡터로 변환합니다. 이를 위해 OpenAI의 text-embedding-ada나 Hugging Face의 sentence-transformers, CLIP, Whisper 등 다양한 임베딩 모델을 사용합니다.
2) 벡터 간 거리 계산
변환된 쿼리 벡터와 DB에 저장된 수천~수억 개의 벡터들 간의 거리를 계산하여 유사도를 측정합니다. 이때 사용하는 유사도 지표는 보통 아래 셋 중 하나입니다.
- Cosine Similarity: 방향 기반 유사도 (문장 간 의미 비교에 자주 사용)
- Euclidean Distance: 절대 거리 기반 (이미지 검색 등에서 자주 사용)
- Dot Product: 내적 기반, 특히 일부 딥러닝 모델 출력에 적합
3) 인덱싱 기법으로 검색 속도 개선
수억 개의 벡터 중 가장 가까운 K개를 빠르게 찾기 위해, 벡터 DB는 효율적인 인덱싱 기법을 사용합니다. 예를 들어:
- Faiss는 IVF, HNSW, PQ 등의 인덱스를 제공합니다.
- Qdrant, Weaviate 등은 HNSW 기반의 인덱싱을 채택합니다.
- 인덱스 없이 brute-force로 검색할 수도 있지만, 속도 저하가 큽니다.
4) 유사 벡터 반환
KNN 알고리즘에 따라 유사도가 높은 K개의 벡터를 찾아, 이와 연결된 실제 문서나 데이터 포인트를 사용자에게 반환합니다.
3. 예시로 보는 KNN 검색의 활용
- AI 기반 검색엔진: 사용자가 입력한 자연어 질문을 벡터로 변환한 후, 벡터 DB에서 유사한 질문이나 문서를 찾아줍니다.
- 추천 시스템: 사용자의 최근 행동(벡터화된 로그 데이터)과 유사한 행동 패턴을 가진 사용자들을 찾아 유사 콘텐츠를 추천합니다.
- 이미지 검색: 업로드된 이미지의 feature vector와 유사한 이미지 벡터를 검색해, 유사한 이미지들을 반환합니다.
4. 요약
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 정의 | KNN은 주어진 쿼리 벡터에 가장 가까운 K개의 벡터를 찾는 알고리즘 |
| 활용 위치 | 벡터 DB 내부의 검색 핵심 알고리즘 |
| 거리 계산 | cosine, euclidean, dot product 등 |
| 인덱싱 기법 | IVF, HNSW, PQ 등 |
| 사용 사례 | AI 검색, 추천 시스템, 이미지 검색 등 |
KNN 검색은 벡터 DB의 심장부라 할 수 있습니다. 벡터 DB는 단순한 벡터 저장소가 아니라, 이 유사도 기반의 검색을 빠르게 수행할 수 있도록 다양한 최적화와 구조를 갖춘 시스템이며, KNN 검색은 이 기능을 실현하는 가장 직접적인 수단입니다.
