ITPE * JackerLab

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..

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, ..

개요AI, 추천 시스템, 자연어 처리, 이미지 분석 등 고차원 데이터를 기반으로 하는 애플리케이션이 급증하면서, 기존 관계형 또는 문서형 데이터베이스로는 대응이 어려운 벡터(Vector) 기반 데이터 저장 및 검색 요구가 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 등장한 **Vector Database(벡터 데이터베이스)**는 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고, 유사도 기반 검색을 빠르게 수행할 수 있는 특화된 데이터베이스입니다.1. 개념 및 정의Vector Database는 고차원 공간의 벡터 데이터를 저장하고, 입력 벡터와의 유사도를 기준으로 가장 가까운 결과를 검색하는 벡터 유사도 검색에 특화된 데이터베이스입니다.벡터: 이미지, 텍스트, 오디오 등에서 추출된 고차원 임베딩유사도 검색: Cosine Simil..