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개요Weaviate는 벡터 임베딩 기반의 고속 검색과 구조화된 메타데이터 쿼리를 동시에 지원하는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. AI 검색(RAG), 추천 시스템, 멀티모달 검색, 의미 기반 필터링 등의 기능을 통합 제공하며, 벡터 인덱싱부터 LLM 통합까지 모두 처리 가능한 통합형 플랫폼으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의의미 기반 벡터 검색과 구조화된 쿼리를 결합한 벡터 데이터베이스GraphQL/REST/gRPC API 제공핵심 목적유사도 기반 검색 + 속성 기반 필터링을 통합 제공RAG, AI 서비스에 적합주요 도메인검색, 추천, 질문응답, 시맨틱 분류LLM 통합 운영 가능2. 특징항목설명비고하이브리드 검색벡터 유사도 + 구조화 필터 쿼리 조합GraphQL 기반 질의..

개요Qdrant는 벡터 임베딩 기반의 데이터 검색을 고속으로 처리할 수 있도록 설계된 오픈소스 벡터 검색 엔진입니다. 자연어 처리(NLP), 이미지 검색, 추천 시스템, AI 기반 검색 등에서 사용되며, ANN(Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘과 필터링 기능을 결합하여 정확도와 속도 모두를 보장합니다. REST, gRPC, WebSocket 등 다양한 인터페이스를 지원하여 AI/ML 파이프라인과 쉽게 통합됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의고차원 벡터 공간에서 유사한 데이터를 빠르게 찾는 벡터 검색 엔진Rust 기반 구현목적벡터 임베딩 기반 검색 및 유사성 탐색 최적화AI 응용 서비스 강화대상 도메인검색, 추천, 분류, 클러스터링 등자연어, 이미지, 코드 등 다..

개요IVF-PQ(Inverted File with Product Quantization)는 대규모 고차원 벡터 데이터에서 유사한 항목을 빠르게 검색하기 위해 사용되는 대표적인 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 알고리즘입니다. Inverted File(역색인) 구조와 Product Quantization(곱 양자화)을 결합하여, 메모리 사용을 줄이면서도 빠르고 정확한 벡터 유사성 검색이 가능합니다. FAISS, Milvus, ScaNN 등 다양한 벡터 검색 시스템에서 핵심 알고리즘으로 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의IVF-PQ는 벡터를 여러 클러스터로 나눈 후, 각 클러스터 내부를 양자화하여 효율적인 검색을 수행하는 ANN 인덱스입니다.목적대규모 벡터 데이..

개요ScaNN(Scalable Nearest Neighbors)은 Google에서 개발한 고성능 벡터 유사성 검색(ANN) 라이브러리로, 고차원 임베딩 벡터에서 유사한 항목을 빠르게 찾는 데 특화되어 있습니다. ScaNN은 머신러닝, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 높은 정확도와 빠른 응답 속도를 제공합니다. 특히 GPU 및 SIMD 최적화와 효율적인 색인 알고리즘을 통해 대규모 벡터 데이터셋에서도 탁월한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ScaNN은 고차원 벡터에서 최근접 이웃을 빠르게 검색하는 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 라이브러리입니다.목적AI 응용 시스템에서 빠르고 정확한 벡터 검색 제공필요성기존 ANN 알고리즘의 성..

개요Milvus는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 고속으로 검색할 수 있는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 인공지능(AI), 추천 시스템, 자연어 처리(NLP), 이미지 검색 등에서 사용되는 고차원 벡터 데이터를 위한 특화된 인프라로, 비정형 데이터에 대한 유사성 검색(Approximate Nearest Neighbor, ANN)을 지원합니다. Milvus는 Zilliz에 의해 개발되었으며, LF AI & Data 재단의 프로젝트로 채택되어 활발히 발전하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명정의Milvus는 벡터 데이터의 저장, 색인, 검색을 위한 분산형 오픈소스 벡터 DB입니다.목적고차원 벡터의 유사성 검색을 빠르고 정확하게 처리하기 위함필요성기존 RDBMS로는 불가능한 벡터 기반의 대규..

개요HNSWlib(Hierarchical Navigable Small World library)는 벡터 검색을 위한 고성능 근사 최근접 탐색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 라이브러리입니다. 그래프 기반의 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 구현하여, 대규모 벡터 데이터에서 빠르고 정확한 유사도 검색을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의HNSWlib는 C++ 기반으로 구현되고 Python 바인딩을 제공하는 ANN 라이브러리로, HNSW 알고리즘을 활용한 고성능 벡터 검색 기능을 제공합니다.목적대규모 벡터 데이터셋에서 빠른 최근접 이웃 탐색 지원필요성추천 시스템, 검색 엔진, RAG(Retrieval-Augme..

개요FAISS(Facebook AI Similarity Search)는 메타 AI 연구팀에서 개발한 대규모 벡터 검색 및 유사도 탐색 라이브러리입니다. 고차원 벡터 데이터에서 최근접 이웃(Nearest Neighbor)을 효율적으로 찾을 수 있도록 설계되었으며, 추천 시스템, 검색 엔진, 생성형 AI(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 등에서 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의FAISS는 벡터 데이터 간 유사도 계산 및 최근접 이웃 탐색을 최적화한 오픈소스 라이브러리입니다.목적대규모 데이터셋에서 빠르고 효율적인 유사도 검색 지원필요성빅데이터와 AI 서비스 확산으로 벡터 기반 검색 성능 요구 증가2. 특징특징설명비교고성능CPU/GPU 가속을 통한 대규모..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 검색과 생성형 AI를 결합하여 신뢰도 높은 응답을 생성하는 핵심 프레임워크입니다. 하지만 기존 RAG는 쿼리와 문서의 의미적 거리만을 기준으로 유사 문서를 검색하기 때문에, 질문과 관련된 문서가 누락되거나, 부정확한 문서가 검색되는 한계가 존재합니다. 이를 개선하기 위해 등장한 기술이 HyDE RAG입니다. HyDE는 질문에 대한 가상의 정답(Hypothetical Answer)을 생성하고 이를 임베딩하여 검색하는 방식으로, RAG의 정확성과 정밀도를 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의**HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**는 사용자의 질문을 먼저 LLM을 통해 **가상의 정답 문장(Hypothet..

개요OpenSearch Vector Engine(OVE)은 OpenSearch에 내장된 벡터 기반 검색(ANN: Approximate Nearest Neighbor)을 고속, 고정확도로 수행할 수 있도록 설계된 벡터 검색 전용 엔진입니다. 대규모 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 임베딩된 데이터의 유사도 기반 검색에 특화되어 있으며, LLM 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 핵심 구성 요소로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenSearch Vector Engine은 벡터 임베딩 기반의 유사 검색 기능을 제공하는 OpenSearch의 통합 검색 모듈입니다.목적텍스트·이미지 등 임베딩된 벡터 간 근접 유사도를 빠르고 정확하게 검색필요성..

개요ANN(Approximate Nearest Neighbor)은 고차원 벡터 공간에서 주어진 쿼리 벡터에 가장 가까운 이웃(neighbor)을 빠르게 찾기 위한 근사 알고리즘이다. 정확한 최근접 탐색(Exact NN)은 계산 비용이 매우 높기 때문에, ANN은 속도와 정확도 사이의 균형을 추구하며 대규모 데이터셋에서 벡터 검색, 이미지 유사도 탐색, AI 임베딩 검색 등에 널리 활용된다.1. 개념 및 정의ANN은 고차원 공간에서 거리(코사인 거리, 유클리드 거리 등)를 기준으로 가장 가까운 벡터를 찾는 과정을 근사적으로 처리하는 기법이다. 정확한 결과 대신 유사한(approximate) 결과를 빠르게 도출하는 데 초점을 맞춘다.목적: 계산 효율성을 극대화한 고속 벡터 검색필요성: 고차원에서의 NN 탐색..

개요Vector Extension for Postgres는 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 연산 기능을 추가하여, 고차원 벡터 검색, 유사도 기반 질의, AI 임베딩 저장 및 질의응답 시스템 등에 활용할 수 있도록 만든 확장 모듈이다. 최근 AI 검색과 추천 시스템의 인기로 인해 PostgreSQL과 같은 범용 DB에서의 벡터 기반 질의 지원이 중요해지고 있다.1. 개념 및 정의Vector Extension은 PostgreSQL에서 벡터 데이터를 컬럼 형태로 저장하고, cosine similarity, L2 distance, inner product 등을 기반으로 한 유사도 검색 기능을 지원하는 확장(extension) 기능이다.목적: PostgreSQL에서 AI 임베딩을 기반으로 유사도 질의 수..

개요Retrieval-Augmented Prompting(RAP)은 대규모 언어모델(LLM)의 응답 생성 능력을 향상시키기 위해, 모델 외부에서 정보를 검색(retrieve)한 후 해당 지식을 프롬프트에 삽입하여 모델이 활용하도록 만드는 전략입니다. 이는 대규모 언어모델이 가지고 있지 않은 최신 정보, 사실 기반 지식, 도메인 문서를 활용할 수 있게 하여 정확도, 최신성, 신뢰도 모두를 강화합니다. 대표적으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), ChatGPT+Bing, LangChain 기반 검색 에이전트 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Retrieval-Augmented Prompting은 크게 다음 3단계로 구성됩니다:Query 생성: 사용자의 질문 또는 요청을 기반으..

개요딥서치(Deep Search)는 전통적인 키워드 검색을 넘어 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 보다 정교한 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 기존의 검색 엔진보다 의미적 이해(Semantic Understanding)를 기반으로 문맥을 분석하고, 사용자의 의도를 파악하여 최적의 검색 결과를 도출합니다. 본 글에서는 딥서치의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 딥서치란?딥서치는 AI 기반 검색 기술로, 키워드 매칭 방식이 아닌 문맥적 의미를 고려한 검색 결과를 제공하는 고급 검색 방식입니다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 활용하여 대용량 데이터에서 가장 적합한 정보를 추출합니다.1.1 딥서치의 특징자연어 이해(NLP) 기반 검색: 사용자의 질의를 분석하여 문맥..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능(AI) 모델이 문서를 검색(Retrieval)하여 최신 정보 또는 외부 데이터에 접근한 후, 이를 기반으로 텍스트를 생성(Generation)하는 방식입니다. 이는 기존 언어 모델이 가지고 있는 정보 제한성을 극복하고, 실시간으로 최신 데이터를 반영할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 RAG의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. RAG란 무엇인가?RAG는 자연어 처리(NLP) 모델이 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)과 결합하여 최신 정보를 반영할 수 있으며, 정보의 정확성을 높일 수 있습니다.1.1 ..