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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..

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..