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FastEmbed — ONNX 기반 경량 고성능 임베딩 라이브러리
Qdrant의 FastEmbed 라이브러리를 정리한다. ONNX Runtime 기반으로 PyTorch 없이 경량 임베딩을 생성하는 방법, 서버리스 환경 활용, MTEB 벤치마크 성능 비교를 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.
Static Embedding 다시 주목해야 할까
최근 자원-제약 환경에서 정적 임베딩(static embedding)이 재조명되고 있다. 트랜스포머 계열 모델이 성능 면에서 우위를 점하고 있음에도, 정적 임베딩은 속도·메모리 이점을 앞세워 적지 않은 품질 손실만으로도 충분히 실용적임을 보여 주고 있다.
OpenSearch Vector Search 가이드 — Raw Vector와 Neural 검색 비교
OpenSearch의 벡터 검색 방식을 정리한다. knn 쿼리로 직접 벡터를 입력하는 Raw Vector 검색과, neural 쿼리로 텍스트/이미지를 자동 임베딩하는 방식의 차이와 사용법을 다룬다.