벡터 데이터베이스의 잘못된 추상화

벡터 데이터베이스의 문제점

• 벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 멀티모달 데이터의 대량 벡터 임베딩을 처리하기 위해 개발된 시스템임.
• 벡터 임베딩은 원본 데이터로부터 파생된 데이터임에도 불구하고 독립적인 데이터로 취급되어 불필요한 복잡성을 초래함.
• 여러 데이터베이스를 관리하고 동기화하는 것은 복잡하고 오류가 발생하기 쉬움.

더 나은 방법: 데이터베이스가 복잡성을 처리하게 하기

• 벡터 임베딩을 데이터베이스 인덱스로 취급하여 자동으로 동기화되도록 함.
• 데이터베이스 관리 시스템이 임베딩을 생성하고 업데이트하는 책임을 맡게 하여 개발자의 부담을 줄임.
• 이는 특히 데이터가 지속적으로 변화하는 실제 애플리케이션에서 유용함.

벡터라이저: 벡터 임베딩을 인덱스로

• 벡터라이저는 벡터 임베딩을 독립적인 테이블이나 데이터 타입이 아닌 임베딩된 데이터의 특수한 인덱스로 개념화함.
• 자동 동기화, 데이터-임베딩 관계 강화, 데이터 관리 간소화 등의 이점을 제공함.

벡터라이저의 자연스러운 진화

• 벡터라이저는 현대 데이터베이스 관리 시스템의 자연스러운 진화로, 데이터 변환과 동기화를 관리하는 새로운 도구를 제공함.
• 데이터베이스 시스템의 궁극적인 약속을 이행하는 데 기여함.

PostgreSQL용 벡터라이저 구현: Pgai Vectorizer

• Timescale의 AI 엔지니어링 팀은 PostgreSQL용 벡터라이저를 구현하여 개발자의 부담을 줄이고자 함.
• Pgai Vectorizer는 PostgreSQL에서 벡터 임베딩을 자동으로 생성하고 업데이트함.
• 사용자는 다양한 임베딩 모델과 청킹 및 포맷팅 전략을 테스트할 수 있음.

GN⁺의 정리

• 벡터 데이터베이스의 복잡성을 줄이고 자동 동기화를 통해 개발자의 부담을 덜어주는 벡터라이저 개념이 소개됨.
• PostgreSQL을 활용한 Pgai Vectorizer는 AI 시스템 개발을 간소화하고 데이터 관리의 효율성을 높임.
• 벡터 임베딩을 인덱스로 취급함으로써 데이터베이스 관리 시스템이 임베딩을 자동으로 관리하게 되어 개발자에게 유용함.
• 유사한 기능을 가진 산업 내 다른 프로젝트로는 Pinecone, DynamoDB, OpenSearch 등이 있음.