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Qdrant Vectors — Dense, Sparse, Multivector 벡터 유형 가이드
Qdrant에서 사용하는 벡터의 개념과 유형을 정리한다. Dense Vector, Sparse Vector, Named Vector, Multivector의 차이와 각 유형의 설정 방법, 양자화(Quantization) 옵션을 다룬다.
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 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.