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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.
OpenSearch Painless 스크립트로 벡터 유사도 계산하기
OpenSearch의 k-NN Painless Scripting Extension을 정리한다. knn_vector 필드에 대해 L2, cosine similarity, L1 등의 거리 함수를 Painless 스크립트에서 직접 호출하여 커스텀 스코어링을 구현하는 방법을 다룬다.
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.