엘라스틱서치(Elasticsearch)에 벡터 임베딩(Vector Embedding) 하기

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.

엘라스틱서치 벡터 임베딩

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.