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“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.
OpenSearch & Dashboards 3.1.0 릴리즈 노트
OpenSearch 3.1의 주요 변경사항을 정리한다. GPU 가속 인덱싱 정식 적용, 검색 품질 향상, AI 에이전트 지원, Observability 개선 등 성능과 기능 양면의 업그레이드를 다룬다.
OpenSearch Star-tree Index — 사전 집계로 Aggregation 성능 극대화
OpenSearch 2.18에서 실험적으로 도입된 Star-tree Index를 정리한다. 인덱싱 시점에 다차원 집계를 미리 계산해 저장함으로써 쿼리 시 Aggregation 성능을 극대화하는 구조와 설정 방법을 다룬다.