Tag: 벡터검색

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• Qdrant 분산 배포 — 클러스터 노드 수 결정과 복제 전략

  15 Jul, 2025

  Qdrant의 분산 배포 구성을 정리한다. 비용, 내구성, 성능 우선순위에 따른 노드 수 결정, 샤드 복제(replication) 전략, 장애 허용 구성 방법을 다룬다.

• Qdrant 데이터 탐색 — 추천, Discovery, 그룹 검색 API

  15 Jul, 2025

  Qdrant의 벡터 검색 외 데이터 탐색 API를 정리한다. 긍정/부정 예시 기반 추천(Recommend), Discovery 검색, 그룹화 결과 분석, 랜덤 샘플링 등 다양한 데이터 탐색 방법을 다룬다.

• FastEmbed — ONNX 기반 경량 고성능 임베딩 라이브러리

  15 Jul, 2025

  Qdrant의 FastEmbed 라이브러리를 정리한다. ONNX Runtime 기반으로 PyTorch 없이 경량 임베딩을 생성하는 방법, 서버리스 환경 활용, MTEB 벤치마크 성능 비교를 다룬다.

• Qdrant Filtering — Payload 기반 필터링 조건과 구문 가이드

  15 Jul, 2025

  Qdrant의 벡터 검색에서 payload와 ID 기반 필터링을 적용하는 방법을 정리한다. must/should/must_not 논리 연산자, 범위/매칭/지리 필터, 중첩 필터 구문까지 다룬다.