Pgvector

1 개요

pgvector

• PostgreSQL 데이터베이스에서 벡터(다차원 배열) 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있게 해주는 확장기능
• 주로 머신러닝, 특히 자연어 처리와 이미지 인식 분야에서 사용된다. 이러한 분야에서는 데이터를 벡터 형태로 표현하는 경우가 많기 때문에, 벡터 간의 유사도를 계산하고, 가까운 벡터들을 빠르게 검색하는 기능이 필요하다.
• pgvector는 벡터 데이터를 다루는 데 특화된 기능을 제공함으로써, PostgreSQL을 사용하는 애플리케이션에서 벡터 기반 검색 및 유사도 계산을 손쉽게 구현할 수 있게 해준다.

2 기능 및 특징

• 벡터 저장 및 검색: pgvector는 벡터 데이터를 PostgreSQL 테이블에 저장할 수 있게 해주며, 이러한 벡터 데이터를 기반으로 유사도 검색을 수행할 수 있다. 예를 들어, 이미지 임베딩 벡터나 문장 임베딩 벡터 등을 저장하고, 특정 벡터와 유사한 벡터들을 검색하는 작업을 지원한다.
• 유사도 계산: pgvector는 벡터 간의 유사도를 계산하는 다양한 방법을 제공한다. 대표적인 예로 코사인 유사도, 유클리디안 거리, 맨하탄 거리 등이 있다. 이를 통해 특정 벡터와 가장 유사한 벡터를 찾는 작업을 매우 효율적으로 수행할 수 있다.
• K-최근접 이웃(KNN) 검색: KNN 알고리즘을 활용한 검색을 지원하여, 특정 벡터와 가장 가까운 K개의 벡터를 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 기능은 특히 추천 시스템이나 검색 엔진에서 유용하게 사용된다.
• 확장성 및 성능: PostgreSQL의 확장기능으로서, 기존의 PostgreSQL 인프라와 완벽하게 통합된다. 또한, 대규모 데이터셋에서도 높은 성능을 유지할 수 있도록 최적화되어 있다.

3 사용 예시

• 문장 유사도 계산: 문장을 임베딩 벡터로 변환한 후, pgvector에 저장하고 유사한 문장을 검색할 수 있다.
• 이미지 검색: 이미지의 특징을 벡터로 변환한 후, 유사한 이미지를 검색할 수 있다.
• 추천 시스템: 사용자 행동 데이터를 벡터로 표현하고, 유사한 사용자나 항목을 찾아내어 추천할 수 있다.

4 같이 보기

• PostgreSQL

5 참고

• https://github.com/pgvector/pgvector