제9장. 벡터 쿼리 언어
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
이 장은 실험적인 성격의 장입니다. 일반적인 기술 서적의 장과는 다릅니다. 이 장의 목표는 장기적인 협업 개발 프로젝트, 이상적으로는 공식 표준 기구의 노력을 위해 커뮤니티 내에서 논의와 합의를 이끌어낼 수 있는 아이디어의 시안을 제시하는 것입니다.
벡터 쿼리 언어(VQL)는 벡터 데이터베이스를 위해 설계된 SQL에서 영감을 받은 쿼리 언어입니다. 이 언어는 익숙한 SQL 구문과 강력한 벡터 연산을 결합하여 개발자에게 직관적인 사용성을 제공함과 동시에 머신 러닝 및 AI 애플리케이션을 위한 고급 기능을 제공합니다.
현재 이 언어는 구현된 형태로 존재하지 않습니다. 따라서 이 장에서는 구문과 지원되는 연산을 포함하여 가상의 버전을 설명합니다.
이러한 언어를 문서화하는 첫 시도인 만큼 간과된 부분이 있을 수 있으며, 본 장에서 다루는 범위보다 실제 범위는 훨씬 더 넓습니다. 예를 들어, 인덱싱 및 데이터 정의 언어(DDL)에 해당하는 내용은 빠져 있습니다. 본문의 의도는 벡터 공간에 고유한 VQL의 측면에 우선적으로 초점을 맞추고, 자연스럽게 뒤따르는 컬렉션 및 인덱스 생성 같은 일상적인 측면은 추후 논의로 미루는 것입니다.
더 큰 의도는 커뮤니티가 함께 모여 합의된 구현을 만들고, 향후 벡터 데이터베이스 기업, 도구 개발사, 미들웨어 공급업체의 대표자들이 참여하는, SQL 기구와 유사한 표준 기구를 설립하도록 장려하는 것입니다. 벡터 데이터베이스 산업은 아직 초기 단계이지만, 이를 통해 초기 논의를 시작하고 관심 있는 당사자들이 자발적으로 참여하여 실험적인 구현을 구축할 수 있도록 하려는 것입니다.
이 책과 연계된 GitHub 사이트에는 VQL 전용 영역이 마련되어 있으며, 이는 이번 노력의 시드 역할을 합니다.
VQL은 다음 세 가지 커뮤니티의 요구에서 비롯되었습니다:
- 데이터베이스 및 저장된 컬렉션에 대한 추상화에 익숙하고 이를 기대하는 애플리케이션 개발자
서로 다른 구현 패러다임을 가진 벡터 데이터베이스의 확산은 애플리케이션을 벡터 데이터베이스 구현에 밀접하게 묶어두며, 데이터베이스 메타포의 요소들이 이제 애플리케이션과 애플리케이션 아키텍처로 스며들고 있습니다. 반면, 관계형 데이터베이스는 성숙한 추상화 계층을 갖추고 있어 애플리케이션 개발자는 기본 데이터 구조로부터 격리된 상태에서 도메인 객체와 관계에 맞춰 프로그래밍할 수 있습니다. 이러한 추상화와 벤더 간 공통 액세스 계층은 2025년경 벡터 데이터베이스 환경에서는 모두 결여되어 있습니다. VQL은 이러한 추상화와 공통 액세스 계층을 하나로 제공합니다.
- 데이터베이스 생성자 및 관리자 — 종종 여러 공급업체의 벡터 데이터베이스를 로드, 유지 관리 및 최적화해야 하는 DevOps, SRE, AI/머신러닝 데이터 엔지니어
이러한 작업을 수행하는 스크립트는 각 벤더의 제품에 맞춰 커스터마이징해야 하며, 벤더마다 서로 다른 ...
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