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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.
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.
OpenSearch Nested Field로 다중 벡터 검색 구현하기
OpenSearch에서 nested 필드를 활용해 하나의 문서에 여러 벡터를 저장하고 검색하는 방법을 정리한다. 문단, 이미지, 설명 등 구성 요소별 벡터를 knn_vector로 인덱싱하는 매핑 설계와 검색 쿼리를 다룬다.
OpenSearch Radial Search — 유사도 임계값 기반 반경 벡터 검색
OpenSearch의 Radial Search(반경 검색) 기능을 정리한다. Top-k 방식 대신 거리 또는 유사도 점수 임계값을 기준으로 벡터를 검색하는 방법과 max_distance, min_score 파라미터 사용법을 다룬다.