ObjectBox는 온디바이스(on-device) AI를 위한 임베디드 벡터 데이터베이스로 사용되며, 사용 방법은 다음과 같은 개념을 중심으로 이루어집니다. ObjectBox의 벡터 데이터베이스 기능은 특히 모바일 앱이나 엣지 디바이스에서 AI 모델의 임베딩(embedding)을 저장하고 유사성 검색을 수행하는 데 중점을 둡니다.
ObjectBox 사용 방법 (일반적인 개념 기반):
ObjectBox는 NoSQL 데이터베이스로, 주로 모바일 및 IoT 기기와 같이 리소스가 제한된 환경에서 빠른 데이터 저장 및 검색을 위해 설계되었습니다. 벡터 데이터베이스 기능이 추가되면서 AI 애플리케이션에서 특히 유용해졌습니다.
1. ObjectBox 프로젝트에 통합
의존성 추가: 사용하는 언어/프레임워크(예: Java/Kotlin (Android), Swift (iOS), Dart (Flutter), C# (.NET), Go, Python)에 따라 프로젝트의 빌드 파일(예:
build.gradle,pubspec.yaml,Package.swift)에 ObjectBox SDK 의존성을 추가합니다.예시 (Android/Kotlin):
build.gradle파일에 ObjectBox 플러그인과 라이브러리를 추가합니다.
2. 데이터 모델 정의 (Entities)
Entity 클래스 생성: ObjectBox는 데이터를 "Entity" 객체로 저장합니다. 이 Entity 클래스는 일반적인 데이터 필드 외에, 벡터 임베딩을 저장할
float[]또는 유사한 타입의 필드를 포함해야 합니다.@Entity: 클래스가 ObjectBox 엔티티임을 나타냅니다.@Id: 고유 ID 필드를 지정합니다.@Property: 일반적인 데이터 필드를 지정합니다.@Index(type = IndexType.Vector): 벡터 임베딩 필드에 이 어노테이션을 사용하여 벡터 인덱스를 생성하도록 지시합니다. 이것이 벡터 검색의 핵심입니다.예시 (가상의 Kotlin 코드):
Kotlinimport io.objectbox.annotation.Entity import io.objectbox.annotation.Id import io.objectbox.annotation.Index import io.objectbox.annotation.Property import io.objectbox.annotation.IndexType @Entity data class ImageEmbedding( @Id var id: Long = 0, @Property var imageUrl: String? = null, @Index(type = IndexType.Vector) // 벡터 인덱스 지정 var embedding: FloatArray? = null, // AI 모델이 생성한 벡터 임베딩 @Property var description: String? = null )
3. ObjectBox 데이터베이스 초기화
BoxStore 설정: 앱 시작 시 ObjectBox
BoxStore를 초기화합니다.BoxStore는 데이터베이스에 접근하는 메인 진입점입니다.예시 (Android/Kotlin):
Kotlinimport io.objectbox.BoxStore object ObjectBox { lateinit var boxStore: BoxStore private set fun init(context: Context) { boxStore = MyObjectBox.builder() // MyObjectBox는 빌드 시 자동 생성 .androidContext(context) .build() } }
4. 데이터 저장 (Put Operations)
Box 객체 사용: 특정 Entity 타입의 데이터를 저장하려면 해당 Entity의
Box객체를 얻어야 합니다.Box는 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 위한 인터페이스를 제공합니다.벡터 임베딩 저장: AI 모델(예: 이미지 인식 모델, 자연어 처리 모델)이 생성한 벡터 임베딩(
float[]또는 유사한 배열)과 함께 해당 데이터를 Entity 객체로 묶어Box.put()메소드를 사용하여 저장합니다.예시:
Kotlinval imageEmbeddingBox = ObjectBox.boxStore.boxFor(ImageEmbedding::class.java) // AI 모델이 생성한 임베딩 벡터와 메타데이터를 포함한 엔티티 생성 val newEmbedding = ImageEmbedding( imageUrl = "https://example.com/image1.jpg", embedding = floatArrayOf(0.1f, 0.2f, ..., 0.9f), // 실제 임베딩 벡터 description = "풍경 이미지" ) imageEmbeddingBox.put(newEmbedding) // 데이터베이스에 저장
5. 유사성 검색 (Vector Search)
QueryBuilder 사용: ObjectBox는
QueryBuilder를 통해 복잡한 쿼리를 지원합니다. 벡터 유사성 검색을 위해서는findNearest()메소드를 사용합니다.검색 벡터 제공: 새로운 입력 데이터(예: 사용자가 업로드한 이미지)에 대해 AI 모델이 생성한 임베딩 벡터를
findNearest()메소드에 전달하여 가장 유사한 저장된 벡터를 찾습니다.유사성 기준: "유사성"은 코사인 유사도(Cosine Similarity)와 같은 벡터 공간에서의 거리 측정 방식으로 계산됩니다.
예시:
Kotlin// 사용자가 검색하고자 하는 이미지의 임베딩 벡터 (AI 모델로 생성) val queryEmbeddingVector = floatArrayOf(0.15f, 0.25f, ..., 0.95f) // 가장 유사한 10개의 이미지 임베딩 검색 val nearestEmbeddings = ObjectBox.boxStore.boxFor(ImageEmbedding::class.java) .query() .findNearest(ImageEmbedding_.embedding, queryEmbeddingVector, 10) // 10개 결과 .build() .find() // 결과 활용: nearestEmbeddings 리스트에는 유사도 높은 순으로 결과가 담겨 있습니다. for (item in nearestEmbeddings) { println("유사 이미지: ${item.imageUrl}, 설명: ${item.description}") }
ObjectBox의 장점 (온디바이스 AI 관점)
고성능 (Fast): 임베디드 데이터베이스로 설계되어 매우 빠른 데이터 저장 및 검색 속도를 제공합니다. 이는 실시간 또는 준실시간 온디바이스 AI 애플리케이션에 필수적입니다.
경량 (Lightweight): 모바일 및 엣지 디바이스와 같이 리소스가 제한적인 환경에 적합하도록 작은 설치 공간과 낮은 메모리 사용량을 가집니다.
오프라인 기능: 인터넷 연결 없이도 디바이스 내에서 모든 데이터 처리 및 AI 추론이 가능하게 합니다.
개인 정보 보호: 데이터가 클라우드로 전송될 필요 없이 디바이스 내에 머무르므로, 개인 정보 보호에 유리합니다.
쉬운 통합: 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, ORM(Object-Relational Mapping)과 유사한 방식으로 객체 지향적인 데이터 모델링을 가능하게 하여 개발 편의성을 높입니다.
이 정보가 ObjectBox의 온디바이스 AI 벡터 데이터베이스로서의 사용 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 정확한 코드 스니펫과 최신 기능은 항상 ObjectBox 공식 문서를 참고하시는 것이 가장 좋습니다.
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