728x90 #InformationRetrieval1 [PYTHON] 벡터 유사도 검색 성능을 높이는 HNSW 인덱싱 원리와 활용 방법 7가지 해결책 1. 벡터 검색의 시대, 왜 HNSW인가?대규모 언어 모델(LLM)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 보편화되면서, 수백만 개 이상의 고차원 벡터 데이터에서 유사한 항목을 빠르게 찾아내는 기술이 핵심 경쟁력이 되었습니다. 단순히 모든 데이터를 전수 조사하는 Flat Search(L2, IP) 방식은 데이터가 늘어남에 따라 선형적으로 속도가 느려지는 치명적인 한계가 있습니다. 이러한 성능 병목을 해결하기 위한 가장 강력한 알고리즘이 바로 HNSW (Hierarchical Navigable Small World)입니다. HNSW는 그래프 이론의 'Small World' 네트워크 구조를 다층 구조로 확장하여, O(log N)이라는 경이로운 검색 복잡도를 실현합니다. 본.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
