OpenAI 임베딩과 벡터 데이터베이스 신속 입문

목차

1. 소개
2. 지식 임베딩과 벡터 데이터베이스란?
3. 임베딩 이해하기
   • 3.1 임베딩의 개념
   • 3.2 이미지 임베딩
4. 벡터 데이터베이스
   • 4.1 벡터 데이터베이스의 활용
   • 4.2 검색 기능
   • 4.3 군집화 기능
   • 4.4 추천 기능
   • 4.5 분류 기능
5. Open AI를 사용한 임베딩 생성
   • 5.1 Open AI API 페이지 접속
   • 5.2 API 요청 생성
   • 5.3 Postman을 사용한 API 테스트
6. 벡터 데이터베이스 구축
   • 6.1 A Single Store를 사용한 데이터베이스 생성
   • 6.2 테이블 생성 및 데이터 입력
7. 벡터 데이터베이스 검색
   • 7.1 검색 텀 임베딩 생성
   • 7.2 데이터베이스 검색 쿼리 실행
8. JavaScript를 사용한 벡터 데이터베이스와의 상호작용
   • 8.1 벡터 데이터베이스와의 통신을 위한 설정
   • 8.2 임베딩 생성 함수 구현
   • 8.3 벡터 데이터 활용 예시

1. 소개

이 비디오에서는 AI 제품을 개발하는 데 필수적인 지식 임베딩과 벡터 데이터베이스에 대해 알아보겠습니다. 임베딩과 벡터 데이터베이스는 상호작용하여 사용됩니다. 이 비디오는 이론, 사용법, 그리고 통합 과정으로 구성되어 있습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 채팅 GPT의 장기 기억 생성이나 거대한 PDF 데이터베이스를 기반으로 하는 의미론적 검색을 수행할 수 있을 것입니다. 대화식 AI를 바탕으로 한 프로젝트를 진행하려는 경우, Open AI에서 제공하는 AI 모델을 사용하여 임베딩을 생성하고, 클라우드 데이터베이스를 활용하여 저장 및 검색 기능을 구현할 수 있습니다. 이제 시작해봅시다!

2. 지식 임베딩과 벡터 데이터베이스란?

지식 임베딩이란, 단어와 같은 데이터를 숫자 형태의 벡터로 변환하는 작업을 말합니다. 임베딩은 관련성 패턴을 포함하는 다차원 맵으로서, 단어 간의 관계를 측정하는 데 사용됩니다. 임베딩은 여러 차원에서 단어 간의 관계를 나타내는 벡터로써, 단어 간 유사성을 측정합니다. 예를 들어, "개"와 "강아지"라는 단어는 유사한 상황에서 자주 사용되므로, 임베딩에서는 이 두 단어가 서로 가까운 벡터로 표현됩니다. 이미지 역시 벡터 형태로 변환될 수 있으며, 구글의 유사 이미지 검색과 같이 이미지 간 유사성을 측정할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스는 임베딩을 저장하는 데이터베이스를 의미합니다. 이러한 벡터 데이터베이스는 여러 방식으로 활용될 수 있으며, 검색, 군집화, 추천, 분류 등의 기능을 제공합니다. 특히, 검색 기능은 가장 일반적으로 사용되며, 질의 문자열과의 관련성에 따라 결과가 순위를 매겨 반환됩니다. 벡터 데이터베이스를 활용하면 텍스트 문자열을 그와 유사한 벡터로 분류하는 기능을 할 수도 있습니다.

3. 임베딩 이해하기

3.1 임베딩의 개념

임베딩은 데이터를 숫자 형태의 벡터로 변환하는 것을 말합니다. 이러한 벡터는 다차원 공간에서 단어, 이미지 등을 나타내며, 이들 간의 관계를 측정할 수 있습니다. 예를 들어, "개"와 "강아지"라는 단어는 유사한 상황에서 자주 사용되므로, 임베딩에서는 서로 가까운 벡터로 표현됩니다. 실제로는 수백 개의 차원으로 이루어진 벡터이며, 여러 단어 간의 복잡한 다차원 관계를 포함합니다.

3.2 이미지 임베딩

이미지 역시 벡터로 변환될 수 있으며, 구글과 같은 회사는 이미지에서 유사한 패턴을 찾기 위해 벡터 데이터베이스를 사용합니다. 이미지는 숫자 배열로 분해되어, 유사성을 찾는데 사용됩니다. 임베딩을 생성한 후에는 텍스트 임베딩과 동일한 방식으로 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

4. 벡터 데이터베이스

4.1 벡터 데이터베이스의 활용

벡터 데이터베이스는 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 검색 기능으로, 쿼리 문자열에 대한 관련성을 기준으로 결과를 순위별로 반환합니다. 또한, 군집화 기능을 사용하여 텍스트 문자열을 유사한 그룹으로 묶을 수 있습니다. 추천 기능을 통해 관련된 텍스트 문자열을 추천하거나, 분류 기능을 통해 가장 유사한 레이블로 텍스트 문자열을 분류할 수도 있습니다.

4.2 검색 기능

벡터 데이터베이스를 사용하여 임베딩을 검색하는 것은 매우 간단합니다. 먼저 검색하려는 용어를 임베딩으로 생성한 후, 이 임베딩과 기존 임베딩들과의 유사성을 비교합니다. 그리고 결과는 일치도에 따라 순위가 매겨져 상위에 표시됩니다.

4.3 군집화 기능

벡터 데이터베이스는 텍스트 문자열을 유사한 그룹으로 묶을 수 있습니다. 유사한 벡터는 같은 그룹으로 군집화되며, 이를 통해 연관된 텍스트 문자열들을 클러스터링할 수 있습니다.

4.4 추천 기능

벡터 데이터베이스는 연관된 텍스트 문자열을 추천하는 기능을 제공할 수 있습니다. 유사한 텍스트 문자열을 찾아냄으로써, 사용자들에게 연관된 아이템을 추천할 수 있습니다.

4.5 분류 기능

벡터 데이터베이스를 사용하여 텍스트 문자열을 가장 유사한 레이블로 분류할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트를 자동으로 분류하고, 관련된 정보를 구분할 수 있습니다.

5. Open AI를 사용한 임베딩 생성

5.1 Open AI API 페이지 접속

먼저, Open AI 웹사이트에 접속하여 API 페이지로 이동해야 합니다. 계정이 없는 경우, 새 계정을 생성하거나 기존 계정으로 로그인할 수 있습니다. 해당 페이지에는 여러 가지 API가 제공되며, 이 중 임베딩에 관련된 API 문서를 참고하세요.

5.2 API 요청 생성

API 요청을 생성하기 위해서는 Postman과 같은 도구를 사용하면 편리합니다. Postman은 API 테스트를 위한 무료 소프트웨어이며, 사용법이 간단합니다. 새로운 API 요청을 생성하고 URL을 입력한 후, 필요한 인증 정보를 함께 제공하면 됩니다.

5.3 Postman을 사용한 API 테스트

Postman을 사용하여 API 요청을 보내고 응답을 확인할 수 있습니다. 요청을 보내기 전에 API 문서에서 필요한 요청 데이터를 확인하고, 요청을 작성한 뒤 보내면 응답을 받을 수 있습니다. 이를 통해 임베딩을 생성하고 결과를 확인할 수 있습니다.

6. 벡터 데이터베이스 구축

6.1 A Single Store를 사용한 데이터베이스 생성

벡터 데이터베이스를 구축하기 위해 A Single Store와 같은 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다. 이러한 서비스는 실시간으로 데이터베이스를 생성하고, 벡터 데이터베이스를 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 워크스페이스와 데이터베이스를 생성한 뒤, 데이터를 입력하고 저장할 수 있습니다.

6.2 테이블 생성 및 데이터 입력

먼저, 데이터베이스에 테이블을 생성해야 합니다. 테이블은 데이터를 구조적으로 저장하기 위한 데이터베이스 개체입니다. 테이블에는 열(column)으로 특정 데이터 유형을 저장하며, 각 행(row)에는 실제 데이터가 저장됩니다. 테이블을 생성한 후에는 데이터를 입력하여 벡터 데이터베이스를 완성해야 합니다.

7. 벡터 데이터베이스 검색

7.1 검색 텀 임베딩 생성

벡터 데이터베이스에서 임베딩을 검색하기 위해서는 먼저 검색 용어의 임베딩을 생성해야 합니다. 이를 위해 검색 용어를 입력하여 임베딩을 생성하고, 생성된 임베딩과 기존 임베딩들과의 유사성을 비교합니다.

7.2 데이터베이스 검색 쿼리 실행

데이터베이스에서 임베딩을 검색하는 것은 매우 간단합니다. 검색 용어의 임베딩과 데이터베이스 내의 임베딩과의 유사성을 비교하여 결과를 반환합니다. 관련성에 따라 결과가 순위별로 정렬되며, 상위 결과가 가장 유사한 것으로 간주됩니다.

8. JavaScript를 사용한 벡터 데이터베이스와의 상호작용

8.1 벡터 데이터베이스와의 통신을 위한 설정

JavaScript와 Node.js를 사용하여 벡터 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다. 통신을 위해 API 요청을 생성하고, 필요한 인증 정보를 함께 제공해야 합니다.

8.2 임베딩 생성 함수 구현

JavaScript를 사용하여 임베딩을 생성하는 함수를 구현할 수 있습니다. 이 함수는 입력된 텍스트를 임베딩으로 변환하고, 해당 임베딩을 반환합니다.

8.3 벡터 데이터 활용 예시

임베딩을 생성하고 데이터베이스와 상호작용하는 방법에 대한 예시를 제공합니다. JavaScript를 사용하여 이러한 기능을 구현할 수 있으며, 실제 환경에서 활용할 수 있습니다.

기본적인 개념과 사용법에 대한 설명이 끝났습니다. 이제 Open AI의 임베딩 생성 기능을 사용하여 벡터 데이터베이스를 구축하고, 임베딩을 검색하고 활용하는 방법을 실습해 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 아래의 자료들을 참고하세요.