허깅페이스 허브를 백엔드로 사용한 벡터 검색

작성자: Martin Elstner , 번역: 최용빈

허깅페이스의 데이터셋은 파켓(parquet) 파일에 의존합니다. 우리는 빠른 인메모리 데이터베이스 시스템인 DuckDB를 사용하여 이 파일들과 상호작용할 수 있습니다. DuckDB의 기능 중 하나는 벡터 유사도 검색으로, 인덱스 유무에 관계없이 사용할 수 있습니다.

의존성 설치

데이터셋에 대한 임베딩 생성

먼저, 검색할 데이터셋에 대한 임베딩을 생성해야 합니다. 우리는 sentence-transformers 라이브러리를 사용하여 데이터셋에 대한 임베딩을 생성할 것입니다.

이제 허브에서 ai-blueprint/fineweb-bbc-news 데이터셋을 로드해 보겠습니다.

이제 데이터셋에 대한 임베딩을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 정밀도(precision)를 잃지 않기 위해 데이터를 더 작은 배치로 나누고 싶을 수 있지만, 이 예제에서는 데이터셋의 전체 텍스트에 대한 임베딩만 생성하겠습니다.

이제 임베딩이 포함된 데이터셋을 허브에 다시 업로드할 수 있습니다.

허깅페이스 허브에서 벡터 검색

이제 duckdb를 사용하여 데이터셋에서 벡터 검색을 수행할 수 있습니다. 이때 인덱스를 사용하거나 사용하지 않을 수 있습니다. 인덱스를 활용하지 않고 검색하는 것은 더 느리지만 더 정확하고, 인덱스를 활용하여 검색하는 것은 더 빠르지만 덜 정확합니다.

인덱스를 활용하지 않고 검색하기

인덱스를 활용하지 않고 검색하려면 duckdb 라이브러리를 사용하여 데이터셋에 연결하고 벡터 검색을 수행할 수 있습니다. 이는 느린 작업지만 일반적으로 약 10만 행까지의 작은 데이터셋에서는 충분히 빠르게 동작합니다. 즉, 우리가 사용하는 데이터셋에 대해서 쿼리를 날리는 것은 다소 느릴 것입니다.

인덱스를 활용하여 검색하기

이 접근법은 데이터셋의 로컬 복사본을 생성하고 이를 사용하여 인덱스를 생성합니다. 약간의 경미한 오버헤드가 있지만 한번 생성한 후에는 검색 속도가 상당히 향상될 것입니다.

이제 인덱스를 사용하여 벡터 검색을 수행할 수 있으며, 결과는 즉시 반환됩니다.

이 쿼리는 응답시간을 30초에서 1초 미만으로 줄이며, 무거운 벡터 검색 엔진을 배포할 필요가 없고 저장소는 허브에서 처리됩니다.

결론

우리는 duckbd를 사용하여 허브에서 벡터 검색을 수행하는 방법을 보았습니다. 10만 행 미만의 작은 데이터셋의 경우, 허브를 벡터 검색 벡엔드로 사용하여 인덱스 없이 벡터 검색을 수행할 수 있지만, 더 큰 데이터셋의 경우 vss 확장 프로그램으로 인덱스를 생성하면서 로컬 검색을 수행하고 허브를 스토리지 백엔드로 사용해야 합니다.

더 알아보기

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