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OpenSearch 벡터 검색 성능 최적화 가이드
OpenSearch에서 벡터 검색 성능을 향상시키는 전략을 정리한다. 세그먼트 수 축소, 벡터 메모리 적재, 쿼리 결과 캐싱, source 필드 제외 등 쿼리 지연을 줄이기 위한 설정과 방법을 다룬다.
OpenSearch UBI Schema — 사용자 행동 데이터 구조화와 검색 활용
OpenSearch의 UBI(Universal Business Insights) 스키마를 정리한다. 클릭, 뷰, 구매 등 사용자 행동 로그를 정형화하여 검색 품질 개선과 추천 시스템 구축에 활용하는 스키마 구조를 다룬다.
“OpenSearch Learning to Rank(LTR) — 머신러닝 기반 검색 랭킹 핵심 개념”
“OpenSearch의 Learning to Rank(LTR) 기능의 핵심 개념을 정리한다. Feature Store, 판단 리스트(Judgment List), RankLib 모델 학습과 배포, 검색 결과 재랭킹까지의 전체 워크플로우를 다룬다.”
OpenSearch 3.0.0 릴리즈 하이라이트 – 성능, 벡터 검색, 보안, AI 기능 대폭 강화
OpenSearch 3.0은 검색, 분석, 모니터링 및 AI 기반 애플리케이션을 위한 고성능 데이터 플랫폼으로 거듭났습니다. 이 버전에서는 범용 성능 향상, 벡터 데이터베이스 기능 개선, 보안 프레임워크 교체, AI 연동성 강화 등 다양한 영역에 걸쳐 대규모 개선이 이루어졌습니다.