Tag: 벡터검색
All the articles with the tag "벡터검색".
-
Qdrant Capacity Planning — RAM, 디스크, CPU 산정 가이드
Qdrant 벡터 데이터베이스의 용량 계획을 정리한다. 벡터 수와 차원에 따른 RAM 산정 공식, HNSW 오버헤드, 디스크/mmap 전략, CPU 코어 수 결정 기준을 다룬다.
-
Qdrant로 코드베이스 시맨틱 검색 구현하기
Qdrant를 활용해 코드베이스에 시맨틱 검색을 적용하는 방법을 정리한다. 자연어 질의용 sentence-transformers와 코드 유사도 검색용 jina-embeddings-v2-base-code 모델을 활용한 듀얼 임베딩 전략을 다룬다.
-
Qdrant Collection — 컬렉션 생성, 설정, 고급 기능 가이드
Qdrant의 핵심 개념인 컬렉션(Collection)을 정리한다. 거리 측정 방식(Cosine, Euclid, Dot), 벡터 차원 설정, 샤딩, 레플리카, Write Ahead Log 등 컬렉션 설정과 고급 기능을 다룬다.
-
Qdrant 개발 및 테스트 환경 설정 — Docker, 빌드, 포트 구성
Qdrant를 개발/테스트 환경에서 실행하고 관리하는 방법을 정리한다. Docker 실행, 소스 빌드, REST/gRPC 포트 설정, 분산 클러스터 네트워크 구성을 다룬다.