Memvid: 대규모 텍스트 데이터를 영상으로 만들어 저장하고 활용하는 메모리 라이브러리

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Memvid: 대규모 텍스트 데이터를 영상으로 만들어 저장하고 활용하는 메모리 라이브러리
Memvid: 대규모 텍스트 데이터를 영상으로 만들어 저장하고 활용하는 메모리 라이브러리2822×948 343 KB

Memvid 소개

대규모 텍스트 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 검색하는 방법을 찾고 계신가요? Memvid는 텍스트 데이터를 MP4 비디오 파일로 인코딩하여, 수백만 개의 텍스트 조각을 빠르게 검색할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 데이터베이스 없이도 동작하며, 저장 공간을 절약하고 오프라인에서도 사용할 수 있어 다양한 환경에서 활용 가능합니다.

Memvid는 Olow304가 개발한 비디오 기반 AI 메모리 라이브러리로, 텍스트 데이터를 MP4 비디오 파일로 인코딩하여 저장합니다. 이러한 방식은 전통적인 벡터 데이터베이스와 비교하여 저장 공간을 절약하고, 빠른 검색 속도를 제공합니다. 또한, 데이터베이스 서버 없이도 동작하며, 오프라인 환경에서도 사용할 수 있어 다양한 용도로 활용 가능합니다.

Memvid는 PDF 문서를 직접 인덱싱할 수 있는 기능을 제공하며, 자연어 쿼리를 통한 의미 기반 검색을 지원합니다. 또한, OpenAI, Anthropic, 로컬 모델 등 다양한 LLM과 연동할 수 있어 유연한 활용이 가능합니다. 간단한 API를 통해 쉽게 시작할 수 있으며, 교육 자료, 뉴스 아카이브, 기업 지식 베이스 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. Memvid는 전통적인 벡터 데이터베이스와 비교하여 다음과 같은 장점을 제공합니다:

기능 Memvid 벡터 DBs 전통적인 DBs
저장 효율성 매우 높음 (10배 압축) 중간 낮음
설정 복잡도 간단함 복잡함 복잡함
의미 기반 검색 지원함 지원함 지원하지 않음
오프라인 사용 가능함 불가능함 가능함
휴대성 파일 기반 서버 기반 서버 기반
확장성 수백만 개 수백만 개 수십억 개
비용 무료 높음 높음

Memvid의 주요 기능

  • 비디오 기반 데이터베이스: 수백만 개의 텍스트 조각을 단일 MP4 파일에 저장
  • 의미 기반 검색: 자연어 쿼리를 통한 관련 콘텐츠 검색
  • 내장 챗 인터페이스: 컨텍스트 인식 응답을 제공하는 대화형 인터페이스
  • PDF 지원: PDF 문서를 직접 가져와 인덱싱 가능
  • 빠른 검색 속도: 대규모 데이터셋에서도 1초 미만의 검색 시간
  • 효율적인 저장: 전통적인 데이터베이스 대비 10배의 압축률
  • 다양한 LLM 연동: OpenAI, Anthropic, 로컬 모델 등과 연동 가능
  • 오프라인 우선 설계: 비디오 생성 후 인터넷 없이도 사용 가능
  • 간단한 API: 3줄의 코드로 시작할 수 있는 간단한 인터페이스

사용 방법

설치

# pip를 사용하여 memvid를 설치합니다:
pip install memvid

# PDF 지원이 필요한 경우, PyPDF2를 함께 설치합니다:
pip install memvid PyPDF2

기본 사용 예제

from memvid import MemvidEncoder, MemvidChat

# 텍스트 조각으로 비디오 메모리 생성
chunks = ["중요한 사실 1", "중요한 사실 2", "역사적 사건 세부사항", ...]
encoder = MemvidEncoder()
encoder.add_chunks(chunks)
encoder.build_video("memory.mp4", "memory_index.json")

# 메모리와 대화
chat = MemvidChat("memory.mp4", "memory_index.json")
chat.start_session()
response = chat.chat("역사적 사건에 대해 알려줘.")
print(response)

PDF 문서로부터 메모리 생성

from memvid import MemvidEncoder

encoder = MemvidEncoder()
encoder.add_pdf("book.pdf")
encoder.build_video("book_memory.mp4", "book_index.json")

의미 기반 검색

from memvid import MemvidRetriever

retriever = MemvidRetriever("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")
results = retriever.search("머신 러닝 알고리즘", top_k=5)
for chunk, score in results:
    print(f"점수: {score:.3f} | 내용: {chunk[:100]}...")

인터랙티브 챗 인터페이스 실행

from memvid import MemvidInteractive

interactive = MemvidInteractive("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")
interactive.run()  # http://localhost:7860에서 웹 인터페이스 실행

라이선스

Memvid 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에 대한 제한은 없습니다.

:github: Memvid GitHub 저장소



이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. :hugs:

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