벡터 데이터베이스 (Korean Edition)

제4장. SQLite3를 활용한시맨틱 검색

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이 장에서는 Reddit 콘텐츠를 대상으로 시맨틱 검색을 활용하여 개인 지식 관리 시스템을 구축해 보겠습니다. 여러분은 SQLite의 친숙한 SQL 인터페이스와 벡터 유사도 검색을 결합하여 키워드가 아닌 의미에 따라 검색하는 방법을 배우게 될 것입니다.

제3장에서는 전용 벡터 유사도 검색 엔진인 FAISS를 살펴보았습니다. 여기서는 FAISS를 래핑하여 벡터 검색을 관계형 데이터베이스 환경에 통합하는 SQLite 확장 기능인 sqlite-vss를 사용합니다. 이러한 조합을 통해 단일 SQL 워크플로우 내에서 시맨틱 검색과 관계형 메타데이터 필터링을 함께 수행할 수 있습니다. 실제로 대부분의 sqlite-vss 쿼리는 먼저 가장 가까운 후보들을 검색한 다음, 두 번째 단계로 메타데이터 필터를 적용합니다(필터는 FAISS 검색으로 전달되지 않음). 따라서 충분한 결과를 안정적으로 반환하기 위해 "과도 검색 후 필터링(overfetch-then-filter)" 패턴을 사용할 것입니다.

우리의 목표는 실용적입니다. 다양한 주제의 수백 개 Reddit 게시물을 저장해 두었다고 가정해 보십시오. 이 시스템을 사용하면 정확한 키워드에 구애받지 않고 "엣지 디바이스를 위한 Deep Learning"과 의미가 유사한 게시물을 쿼리하면서, 기간이나 커뮤니티별로 필터링할 수 있습니다. 이 장을 마치면 이러한 기능을 보여주는 작동하는 애플리케이션을 갖게 될 것입니다.

SQLite 벡터 유사도 검색 확장 기능 이해

SQLite 벡터 유사도 검색(VSS) 확장 기능(sqlite-vss)은 SQLite에 벡터 저장 및 유사도 검색 기능을 추가합니다. 이 기능은 SQLite를 개인용 애플리케이션에 적합한 강력한 벡터 데이터베이스로 변환합니다.

핵심 기능

이 확장 기능은 서로 연동되는 두 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다( 그림 4-1 참조). 의 vector0 확장 기능은 JSON 또는 바이너리 BLOB에서 벡터를 생성하기 위한 벡터 데이터 유형과 헬퍼 함수를 제공합니다. 의 vss0 확장 기능은 FAISS 기반의 유사도 인덱스를 구축하고 쿼리하는 가상 테이블을 제공합니다. 시스템이 작동하려면 두 확장 기능을 반드시 이 순서대로 로드해야 합니다.

그림 4-1. 확장 스택 아키텍처

벡터 저장 기능을 사용하면 고차원 임베딩 벡터를 일반 SQLite 테이블에 바이너리 BLOB으로 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 일반적으로 SentenceTransformers와 같은 임베딩 모델에서 생성됩니다.

거리 함수는 벡터 간의 유사도를 계산합니다. 이 확장 기능은 벡터 간의 직선 거리를 측정하는 L2(유클리드) 거리를 ...