Tag: 벡터검색
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Qdrant Vectors — Dense, Sparse, Multivector 벡터 유형 가이드
Qdrant에서 사용하는 벡터의 개념과 유형을 정리한다. Dense Vector, Sparse Vector, Named Vector, Multivector의 차이와 각 유형의 설정 방법, 양자화(Quantization) 옵션을 다룬다.
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OpenSearch Approximate k-NN — 근사 벡터 검색 알고리즘과 설정 가이드
OpenSearch에서 대규모 벡터 데이터를 빠르게 검색하기 위한 Approximate k-NN(ANN) 기능을 정리한다. NMSLIB, Faiss, Lucene 기반 알고리즘의 차이와 HNSW/IVF 인덱스 설정 방법을 다룬다.
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OpenSearch Exact k-NN Search — Scoring Script 기반 정확 벡터 검색
OpenSearch의 Scoring Script 기반 Exact k-NN 검색을 정리한다. 필터링 조건과 함께 정확한 벡터 유사도를 계산하는 브루트포스 방식의 사용법과 적용 시나리오를 다룬다.
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OpenSearch 3.0 GPU 기반 원격 벡터 인덱스 구축 가이드
OpenSearch 3.0의 GPU 가속 원격 인덱스 빌드 기능을 정리한다. Faiss HNSW + FP32 벡터 대상으로 GPU를 활용해 인덱스 구축 속도를 높이고 CPU 대비 비용을 절감하는 방법을 다룬다.