안녕하세요! 오늘은 엘라스틱서치(Elasticsearch)에서 벡터 임베딩을 사용하는 방법에 대해 포스팅해보겠습니다. 벡터 임베딩은 자연어 처리(NLP)에서 주로 사용되는 기술로, 단어, 문장, 이미지 등을 고차원의 벡터 형태로 변환하여 머신러닝 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있게 도와줍니다.
1. 엘라스틱서치 소개
엘라스틱서치는 오픈소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 대량의 데이터에서 빠르게 검색하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 최근에는 자연어 처리와 관련된 다양한 기능을 지원하며 벡터 임베딩을 사용한 검색 기능도 그중 하나입니다.
예를 들어, 우리가 '강아지'라는 단어를 벡터로 변환하면, 이 벡터는 '강아지'와 비슷한 의미를 가진 단어들과의 거리를 수치적으로 표현할 수 있습니다.
2. 벡터 임베딩을 위한 사전 준비
먼저, 환경을 설정하기 위해 엘라스틱서치를 설치해야 합니다. 공식 웹사이트에서 설치 방법을 확인할 수 있습니다. 엘라스틱서치의 최신 버전을 추천하며, Kibana와 함께 사용하면 관리와 시각화가 훨씬 용이합니다.
3. 데이터 인덱스 생성
먼저 벡터를 저장할 인덱스를 생성해보겠습니다. 아래의 코드를 사용하여 'my_index'라는 이름의 인덱스를 생성합니다.
PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"properties": {
"content": {
"type": "text"
},
"vector": {
"type": "dense_vector",
"dimension": 3 // 벡터의 차원수, 예를 들어 단어 임베딩의 경우 보통 300차원
}
}
}
}
4. 벡터 데이터 삽입
이제 인덱스에 데이터를 삽입해보겠습니다. 벡터는 단순 예제로 3차원으로 설정했습니다.
POST /my_index/_doc/1
{
"content": "강아지",
"vector": [0.1, 0.2, 0.3]
}
"강아지"라는 단어와 해당 벡터를 인덱스에 저장하였습니다.
5. 벡터 기반 검색
이제 임베딩된 벡터를 사용하여 유사한 데이터를 검색해봅시다. 우리는 사용자가 '강아지'를 검색했을 때 해당 단어와 가장 가까운 벡터를 가진 데이터들을 찾을 수 있습니다.
POST /my_index/_search
{
"size": 5,
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'vector') + 1.0",
"params": {
"query_vector": [0.1, 0.2, 0.3]
}
}
}
}
}
위 코드는 검색 쿼리로, 요청한 벡터와 인덱스에 있는 벡터들과의 코사인 유사도를 계산하여 가장 유사한 결과들을 반환합니다.
6. 마무리
엘라스틱서치에 벡터 임베딩을 활용하여 효과적이고 빠른 데이터 검색을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이 기술은 자연어 처리 외에도 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 벡터 임베딩을 통해 비슷한 의미를 가진 데이터들을 효율적으로 처리할 수 있는 가능성을 열어줍니다.
더 자세한 정보가 필요하다면 엘라스틱서치 공식 문서를 참고해주시기 바랍니다.
'IT > 정보' 카테고리의 다른 글
구글 플레이 스토어에서 앱이 내려간 이유와 대응 방안 (0) | 2025.03.30 |
---|---|
엘라스틱서치 기본 예제 - 인덱스 등록, 삭제, 조회 (0) | 2025.03.29 |
CentOS에 ElasticSearch 8.1과 JDK 17 설치하기 (1) | 2025.03.25 |
Ollama로 Llama 3.2 구동하기: 초보자를 위한 가이드 (0) | 2025.03.17 |
DeepSeek R1과 OpenAI GPT의 차이점 (0) | 2025.03.17 |