프로덕션 AI를 위한 벡터 검색만으로는 부족합니다
벡터 검색은 시맨틱 검색(semantic retrieval)의 패러다임을 바꿨습니다. 데이터를 임베딩하고, 쿼리를 임베딩하여 이웃(neighbors)을 찾는 방식입니다. 이는 기존의 키워드 매칭 방식을 대체했습니다.
하지만 프로덕션 AI에는 유사한 임베딩 그 이상의 것이 필요합니다. 검색(Retrieval)은 이제 이웃을 찾는 문제를 넘어, 랭킹(ranking)과 의사결정의 문제로 진화하고 있습니다.
프로토타입은 벡터만으로도 작동하지만, 프로덕션 시스템에는 그 이상의 것이 필요합니다.
실제 사용자 쿼리에는 다음과 같은 요소들이 동시에 필요합니다:
- 구조화된 메타데이터 및 필터
- 결과의 가중치를 높이거나 낮추기 위한 비즈니스 규칙
- 사용자 이력을 기반으로 한 개인화
- 데이터 최신성 및 액세스 제어
- 랭킹을 위한 머신러닝 모델
대부분의 팀은 여러 도구를 이어 붙여 이 문제를 해결합니다. 벡터 데이터베이스, 검색 엔진, 리랭커(reranker), 피처 스토어(feature store)를 서로 연결하는 방식입니다.
이는 다음과 같은 문제를 야기합니다:
- 각 연결마다 지연 시간(latency)이 추가됨
- 각 구성 요소마다 별도의 운영이 필요함
- 데이터 동기화를 유지하기 어려움
벡터는 1차원 배열입니다. 텐서(Tensor)는 다차원 구조입니다.
텐서를 사용하면 밀집 임베딩(dense embeddings), 희소 피처(sparse features), 메타데이터를 한 번의 과정(one pass)으로 결합할 수 있습니다. 이를 통해 파편화된 파이프라인을 피할 수 있습니다.
ColBERT와 같은 새로운 모델은 멀티 벡터(multi-vector) 방식을 사용합니다. 문서를 하나의 점으로 압축하지 않고, 토큰 수준의 세부 정보를 유지합니다. 이는 관련성(relevance)을 높여주지만, 기존의 벡터 데이터베이스로는 처리하기 어렵습니다.
텐서 네이티브(Tensor-native) 아키텍처는 이러한 구조를 최우선 순위로 다룹니다. 데이터를 단순한 벡터 형태로 강제 변환하지 않습니다.
RAG 파이프라인이나 추천 시스템을 구축하고 있다면, 파편화로 인해 속도가 느려질 것입니다. 규모가 커질수록 문제는 더욱 심각해집니다.
다음 질문들을 스스로에게 던져보십시오:
- 스택 내에서 얼마나 많은 시스템이 서로 얽혀 있습니까?
- 전체 지연 시간(latency) 예산은 얼마입니까?
- 인프라가 멀티 벡터 모델을 처리할 수 있습니까?
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Source: https://dev.to/thegatewayguy/vector-search-got-you-started-production-ai-needs-tensors-41dl
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi