Ruby에서 이미지 벡터 검색 구현: LLM을 넘어선 AI 활용

도입

이 발표는 '이미지 벡터 검색'이라는 기술적인 주제를 다루며, 이를 'AI 검색'으로 재명명하여 접근성을 높이고자 합니다. 기존의 태그 기반 이미지 검색 시스템은 '두 마리 검은 개'와 같은 간단한 쿼리에도 부적절한 결과를 반환하는 심각한 한계를 보였습니다. 이러한 문제 해결을 위해 인공지능의 도입이 필요하며, 과거에는 AI가 주로 파이썬이나 파워포인트의 영역으로 여겨졌지만, 최근에는 그 인식이 크게 변화했습니다. 본 발표는 이러한 변화 속에서 Ruby 개발자들이 LLM에만 국한되지 않고 실제 AI 모델을 활용하여 이미지 검색 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 실질적인 방안을 제시합니다.

Ruby에서의 AI 이미지 검색

기존 태그 기반 이미지 검색은 부정확했으며, LLM 기반 설명 생성은 정보 손실과 높은 비용 문제를 야기합니다. 대안으로 이미지-텍스트 쌍으로 학습된 CLIP 모델 등 이미지 임베딩 모델이 사용되며, CLIP, SigLIP은 이미지와 텍스트의 유사도를 벡터 임베딩으로 측정합니다.

Ruby 개발자들은 Andrew Kane의 Onyx 젬으로 파이썬 없이 PyTorch 모델을 Ruby에서 직접 실행할 수 있습니다. Onyx는 경량 모델로 문서 회전 감지 같은 실제 문제를 단 30줄의 Ruby 코드로 해결하며 Ruby에서의 AI 활용 가능성을 입증합니다.

이미지 벡터 검색은 이미지/쿼리를 임베딩하여 벡터 데이터베이스에 저장, 유사도 비교로 관련 이미지를 찾습니다. OpenSearch와 Searchkick 젬을 통해 Ruby On Rails에서 kNN 기능을 쉽게 통합 가능합니다. 이 기술은 비디오 검색, 콘텐츠 조정 (예: 저작권 이미지 감지), 중복 감지 (벡터 검색으로 99% 오탐율 감소) 등 다양한 분야에 응용됩니다.

AI/ML 개발은 반복적인 개념 증명(PoC), 광범위한 모델 평가 및 벤치마킹을 요구합니다. 예측 불가능성에 대비한 지속적인 조정이 필수적이며, 성공의 핵심은 깨끗한 데이터와 명확한 목표 설정에 있습니다.

결론

본 발표는 Ruby와 AI/ML의 조합이 매우 강력하며, LLM 외에도 다양한 AI 모델을 Ruby 환경에서 효과적으로 활용할 수 있음을 입증했습니다. Andrew Kane의 `Onyx` 젬과 같은 도구들은 Ruby 개발자들이 파이썬에 의존하지 않고도 이미지 벡터 검색과 같은 복잡한 AI 기능을 구현할 수 있는 길을 열어주었습니다. 비디오 검색, 콘텐츠 조정, 중복 감지 등 광범위한 응용 가능성을 통해 이 기술의 잠재력이 강조되었습니다. 결론적으로, AI/ML 프로젝트 성공을 위해서는 데이터의 중요성을 인지하고, 모델을 신중하게 평가하며, `Hugging Face`와 같은 리소스를 `RubyGems`처럼 적극적으로 활용하는 자세가 필요합니다. 이는 Ruby 개발 생태계에서 AI 기술이 더욱 확산될 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

Ruby에서 이미지 벡터 검색 구현: LLM을 넘어선 AI 활용

Chris Hasinski — Image Vector Search with Ruby | Baltic Ruby 2025

핵심 요약

도입

Ruby에서의 AI 이미지 검색

결론

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