Tag: HNSW
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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.
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Qdrant Indexing — 벡터 인덱스와 페이로드 인덱스 구성 가이드
Qdrant의 인덱싱 구조를 정리한다. HNSW 기반 벡터 인덱스, 페이로드 필드별 인덱스 타입, 인덱싱 임계값 설정, 필터링 성능 최적화를 위한 인덱스 구축 전략을 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 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.