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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..

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..

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..

개요ColBERTv2는 효율성과 표현력을 동시에 달성하는 최신 신경 정보 검색(Neural Information Retrieval, Neural IR) 모델입니다. 기존 dense retrieval과는 달리, 쿼리와 문서를 토큰 수준에서 분리하여 임베딩한 후, 유사도 스코어를 Late Interaction 방식으로 계산함으로써 검색 성능과 효율의 균형을 이루는 구조를 갖습니다.ColBERTv2는 대규모 사전 훈련 및 양방향 LLM 임베딩 구조를 기반으로 sparse + dense hybrid 검색과의 융합도 용이하여 최신 LLM-RAG 기반 시스템에서 핵심적인 Retriever 구성 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ColBERTv2는 세분화된 토큰 임베딩과 Late Inter..

개요Semantic-RAG Chunking(SRAG-C)은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 성능을 극대화하기 위해 문서를 의미 단위로 나누는 청킹(chunking) 기법입니다. 기존의 고정 길이 기반 청킹 방식은 문맥의 단절이나 정보 누락을 야기할 수 있지만, SRAG-C는 의미적 일관성을 기반으로 문서를 나누어 검색 효율성과 정답 생성 품질을 향상시킵니다. 이 글에서는 SRAG-C의 정의, 구조, 기술적 구현, 활용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 구체적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의의미 기반 문단/문장 단위로 문서를 분할하는 청킹 기법문장 내 의미 연속성 고려목적RAG 시스템 내 검색 정밀도 및 응답 품질 향상의미 누락 최소화필요성고정 길이 ..

개요Generative AI 시대에서 정보 기반 응답 시스템의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 수동으로 구축되는 RAG 파이프라인은 복잡하고 비효율적일 수 있으며, 운영과 유지 관리의 부담이 큽니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 진화형 접근 방식이 Auto-RAG Pipeline(ARAG)입니다. ARAG는 RAG의 전 과정을 자동화하여 지식 수집, 임베딩 생성, 쿼리 처리, 응답 생성을 통합적이고 반복 가능하게 수행하는 프레임워크입니다. 본 포스트에서는 Auto-RAG의 개념, 구성, 기술적 특징, 주요 장점과 실제 적용 사례까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의Auto-RAG Pipeline(ARAG)은 ..

개요Streaming Vector DB(SVDB)는 대규모 스트리밍 데이터에서 생성되는 고차원 벡터 정보를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있는 데이터베이스입니다. 이는 전통적인 정적(Vector DB) 벡터 저장소와 달리, 지속적으로 변화하는 데이터 흐름(streaming data)에 최적화되어 있으며, 실시간 추천, 이상 탐지, 멀티모달 AI 처리 등에서 강력한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의Streaming Vector DB는 벡터 데이터를 스트림 기반으로 지속 수신하며, 수신 즉시 인덱싱 및 쿼리가 가능한 고성능 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 임베딩을 활용한 AI/ML 파이프라인에서 실시간 분석 및 반응성이 중요한 영역에서 활용됩니다.목표는 벡터 삽입-검색 지연(latency)을 최소화..

개요VDBench-v1은 다양한 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 검색 성능, 정밀도, 확장성을 비교 평가할 수 있도록 설계된 오픈 벤치마크 도구이다. ANN(Search), Filtering, Re-ranking, Index 유형 등 주요 기능을 중심으로 통일된 평가 지표와 실행 방식을 제공하며, LLM 시대 RAG(Relevance-Augmented Generation) 아키텍처의 인프라 선택에 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VDBench-v1은 벡터 DB 간 기능적/비기능적 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마크 프레임워크이다.목적벡터 검색 성능 및 시스템적 확장성 비교, 표준화된 테스트 제공평가 방식공통 질의 집합과 동일 데이터셋으로 latency, recall, ..

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..

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..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 언어 모델의 한계를 보완하기 위해 사전 학습된 LLM에 검색기(Retriever)를 연결해 외부 지식을 동적으로 주입하는 프레임워크입니다. RAG v2(RAG++)는 이 기본 개념을 발전시켜, 더 정교한 문서 검색, 필터링, 다중 문서 reasoning, 그리고 지식 신뢰도 기반 재구성 기능을 통해 정확도, 일관성, 신뢰도 모두를 향상시킨 차세대 구조입니다.1. 개념 및 정의RAG++는 질문 → 검색 → 요약/생성의 세 단계 파이프라인을 다음과 같이 강화합니다:Retriever: 다중 문서 벡터 검색 (Dense/Sparse Hybrid, Re-ranking 포함)Knowledge Selection: 문서 정합성, 출처 신뢰도 기반 필..

개요Multidimensional Index Structure(다차원 인덱스 구조)는 다차원 데이터에서 빠른 검색과 효율적인 데이터 처리를 지원하는 인덱싱 기법입니다. 이는 공간 데이터, 시계열 데이터, 이미지 데이터, IoT 데이터 등 다양한 응용 분야에서 사용되며, 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 글에서는 다차원 인덱스 구조의 개념, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 다차원 인덱스 구조란?다차원 인덱스 구조는 2차원 이상의 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 설계된 데이터 구조입니다. 이는 전통적인 1차원 인덱싱 기법(예: B-Tree, Hash Index)으로 처리하기 어려운 공간 데이터나 복잡한 다차원 쿼리를 최적화하는 데 사용..