기술 -LLM 영역에서 VectorStore: 벡터 저장소의 접근과 활용

안녕하세요.

진짜로 오랜만에 다시 블로그를 시작해 보려고 합니다.

특별한 주제도 없습니다.

그냥 이것저것 생활하면서 만드는 또는 수집하는 내용들을 올리는것부터 시작하려고 합니다.

첫번째 요즘의 화두가 되고 있는 생성형 AI 에서 Vectorstore 에 대해서 간단히 정리해 보려고 합니다.

---

생성형 AI, LLM 과 VectorStrore에 대한 이해

오늘은 Language Model, 특히 Large Language Models(LMM)의 한 분야인 VectorStore에 대해 알아보고자 합니다. LLM은 텍스트 데이터를 벡터로 표현하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용되는데, 그 중 벡터 저장소(VectorStore)는 이러한 벡터들을 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. LLM과 VectorStore의 결합은 다양한 자연어 처리 과제에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.

1. LLM과 VectorStore: 간단한 소개

LLM은 텍스트 데이터를 벡터로 나타냄으로써 문맥과 의미를 보존하는 효과적인 방법입니다. 각 단어, 문장 또는 문서는 벡터로 표현되며, 이러한 벡터는 수학적 연산을 통해 문장의 의미를 파악하거나 유사성을 계산하는 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.
VectorStore는 이러한 벡터들을 저장하고 효율적으로 관리하는 메커니즘입니다. 이러한 저장소는 대용량 데이터를 다룰 수 있어 매우 큰 규모의 텍스트 데이터를 다루는 데 효과적입니다.

2. VectorStore의 구조와 원리

VectorStore는 보통 벡터들을 저장하기 위한 데이터베이스나 인덱스 형태로 구성됩니다. 각 벡터는 해당하는 단어, 문장 또는 문서의 특징을 나타냅니다. 이러한 벡터들은 보통 단어 임베딩(word embedding) 기법을 통해 생성되며, 미리 학습된 LLM에서 얻은 벡터들을 활용할 수도 있습니다.

VectorStore의 구조는 검색 속도와 효율적인 메모리 관리를 고려하여 설계됩니다. 대용량의 벡터들을 빠르게 검색하고 조작할 수 있어야 합니다.

3. LLM과 VectorStore의 결합

LLM과 VectorStore를 결합하면 자연어 처리 과제에 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 벡터 저장소를 활용하여 문서 간 유사도를 계산하거나, 특정 단어에 대한 유사 단어를 찾을 수 있습니다.

# Python 예시: 벡터간 유사도 계산
import numpy as np

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    dot_product = np.dot(vec1, vec2)
    norm_product = np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)
    similarity = dot_product / norm_product
    return similarity

# 두 벡터의 유사도 계산
vector1 = np.array([0.1, 0.5, 0.2, 0.3])
vector2 = np.array([0.2, 0.4, 0.1, 0.6])
similarity_score = cosine_similarity(vector1, vector2)

print("Cosine Similarity:", similarity_score)

4. 실제 응용 사례

VectorStore는 다양한 자연어 처리 응용에 활용됩니다. 예를 들어, 정보 검색, 질문 응답 시스템, 감성 분석, 문서 분류, 기계 번역 등 다양한 분야에서 LLM과 결합하여 사용됩니다. 

요즘 많이 화두가 되고 있는 문서 기반의 Q&A에서도 vectorstore 의 기능이 활용됩니다.

물론, vectorstore는 데이터를 저장하는 영역이며 문장의 유사도에 대해서는 다른 기술이 필요합니다. 

이 부분은 추후에 다시 추가 하겠습니다.

 

아래는 그냥 참고, 이부분에 대해서 따로 다시 정리하겠습니다.

 

5. 마무리

LLM과 VectorStore는 현대 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 수행합니다. 효율적으로 구현하고 활용함으로써, 텍스트 데이터의 효과적인 처리와 이해를 가능하게 합니다. 앞으로 더 많은 발전이 기대되며, 이를 통해 자연어 처리의 성능과 효율성이 더욱 향상될 것입니다.

이상으로 LLM 영역에서의 VectorStore에 대한 간략한 소개를 마치겠습니다. 궁금한 점이나 더 자세한 내용에 대한 탐구는 계속되어야 합니다. 감사합니다!