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벡터 검색 알고리즘 입문에서 HNSW가 kNN을 실시간에 쓰게 만든 표준 알고리즘이라는 걸 봤다. 이 글은 그 다음 단계다 — 파라미터를 어떻게 튜닝하고, 왜 같은 설정인데 제품마다 성능이 다른가. - HNSW 튜닝은 파라미터 3개로 끝난다 — M(그래프 밀도), efconstruction(빌드 품질), efsearch(검색 품질). 앞 둘은 인덱스에 고정...
벡터 DB 어떻게 고를까에서 기능·운영 관점으로 5종을 비교했다면, 이 글은 그 다음 단계다 — 표면 기능 밑에서 실제로 무엇이 다른지를 뜯어본다. 벡터 DB 후보들을 비교하다 보면 표면 기능은 다 비슷해 보인다. 다섯 제품 모두 HNSW 로 ANN 검색을 제공하고, 다 메타데이터 필터링을 한다. 그런데 막상 운영에 올리면 메모리가 터지는 지점, 노드를 늘...