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hnsw 2

ANN (Approximate Nearest Neighbor)

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..

Topic 2025.05.11

Vector Extension for Postgres

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..

Topic 2025.05.11
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