[LLM] Dense Vector Indexing 이란?

Dense Vector Indexing은 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 고밀도 벡터 형태로 변환하고, 이 벡터들을 효율적으로 관리하고 검색할 수 있는 방법을 말합니다. 이 방식은 텍스트의 의미적 특성을 수치화하여 기계 학습 모델이 이해할 수 있는 형태로 표현하는 데 사용됩니다.

Dense Vector Indexing의 핵심 개념

1. 벡터 변환:
   • 텍스트 데이터(예: 문서, 문장, 단어)는 고차원의 밀집 벡터로 변환됩니다. 이 벡터는 텍스트의 의미적 속성을 포착하여 수치화한 것으로, 각 차원은 텍스트의 다양한 특성을 나타냅니다.
2. 딥러닝 모델 사용:
   • 벡터 변환 과정은 일반적으로 딥러닝 모델, 특히 Transformer 계열의 언어 모델(BERT, GPT 등)을 사용하여 수행됩니다. 이러한 모델들은 텍스트의 복잡한 패턴과 상관관계를 학습하여 각 텍스트를 대표하는 벡터를 생성합니다.
3. 의미적 유사성:
   • 변환된 벡터는 텍스트 간의 의미적 유사성을 기반으로 유사도를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터 간의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산하여 두 텍스트가 얼마나 유사한지 판단할 수 있습니다.
4. 효율적인 인덱싱:
   • 생성된 밀집 벡터들은 효율적인 검색과 빠른 접근을 위해 특수한 자료 구조에 저장됩니다. 이를 위해 사용되는 기술에는 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱싱 알고리즘이 포함됩니다. ANN은 매우 큰 데이터셋에서도 빠르게 가장 가까운 이웃을 찾을 수 있도록 돕습니다.

Dense Vector Indexing의 응용

• 정보 검색: 사용자의 질문에 가장 관련성 높은 문서를 빠르게 찾아낼 수 있습니다.
• 문서 분류: 벡터 공간에서의 위치를 기반으로 문서를 자동으로 분류할 수 있습니다.
• 추천 시스템: 사용자의 선호나 이전 활동을 바탕으로 유사한 아이템을 추천합니다.
• 기계 번역: 원문과 번역문 사이의 의미적 거리를 최소화하는 방향으로 번역 품질을 향상시킬 수 있습니다.

Dense Vector Indexing은 텍스트의 의미적 정보를 효과적으로 추출하고 활용할 수 있는 중요한 기술로, 다양한 NLP 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 방식은 복잡한 자연어 데이터를 처리할 때 깊은 의미적 이해를 가능하게 하며, 빅 데이터 환경에서도 효과적인 성능을 발휘합니다.