Tag: 벡터검색
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Cosine Similarity 직접 구현으로 검색 재순위화
OpenSearch Painless 스크립트가 아닌 NestJS 서버 측에서 cosine similarity를 직접 구현하여, 검색어의 성별/색상/계절 의도를 분석하고 동적 임계값으로 필터링하는 과정을 정리한다.
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이미지 기반 상품 검색: NestJS 통합 구현기
OWL-ViT 객체 탐지 + ViT 벡터화로 만든 이미지 검색을 NestJS 검색 엔진에 통합한 과정 — KNN 이중 벡터 검색, 성별 벡터 필터링, 상위 15% 전략, 전용 랭킹 쿼리까지의 구현과 시행착오를 정리한다.
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FAISS 벡터 인덱스 적용과 GPU 디바이스 최적화
시맨틱 검색 API에 FAISS 벡터 인덱스를 도입하여 키워드 확장 검색을 구현하고, GPU/CPU 디바이스 분리 및 텐서 타입 이슈를 해결한 과정을 정리한다.
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검색 품질 개선: 성별/색상/카테고리 필터링 최적화
x2bee-nest-search에서 임베딩 벡터 기반 성별/색상/계절/카테고리를 자동 감지해 검색 결과를 필터링하고 부스트하는 구현 전략과 시행착오를 정리한다.