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Qdrant Hybrid Queries — 다중 벡터 검색과 Fusion 전략
Qdrant의 Query API를 활용한 하이브리드 검색 전략을 정리한다. Named Vector 결합, Dense/Sparse 퓨전, prefetch 다단계 검색, 점수 보정과 비즈니스 로직 반영 방법을 다룬다.
Qdrant Indexing — 벡터 인덱스와 페이로드 인덱스 구성 가이드
Qdrant의 인덱싱 구조를 정리한다. HNSW 기반 벡터 인덱스, 페이로드 필드별 인덱스 타입, 인덱싱 임계값 설정, 필터링 성능 최적화를 위한 인덱스 구축 전략을 다룬다.
Hugging Face 데이터셋을 Qdrant에 로드하고 검색하기
Hugging Face에 공개된 사전 임베딩 데이터셋을 Qdrant에 로드하여 즉시 벡터 검색을 실습하는 방법을 정리한다. arxiv-titles 데이터셋 예시로 대규모 벡터 업로드와 검색 과정을 다룬다.
Qdrant Multivector Reranking — ColBERT 멀티벡터 저비용 운용 전략
Qdrant에서 ColBERT 같은 Late-Interaction 모델의 멀티벡터를 효율적으로 운용하는 방법을 정리한다. RAM 절감, 삽입 지연 최소화, 2단계 검색(oversample + rescore) 전략을 다룬다.