728x90 HNSW1 [PYTHON] Vector Database 선정 해결을 위한 HNSW vs IVF 인덱싱 알고리즘 2가지 핵심 차이와 방법 현대 AI 아키텍처, 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 심장은 Vector Database입니다. Milvus, Pinecone, Weaviate 등 수많은 선택지 중에서 무엇을 고를지 고민 중이라면, 그 결정의 80%는 내부 인덱싱 알고리즘에 달려 있습니다. 본 포스팅에서는 벡터 검색의 표준인 HNSW와 IVF의 구조적 차이를 심도 있게 분석하고, 파이썬을 이용해 데이터 특성에 맞는 최적의 알고리즘을 선정하는 실무 전략 7가지를 제시합니다.1. 벡터 검색의 난제: 정확도와 속도의 트레이드오프수백만 차원의 벡터 데이터를 초고속으로 검색하는 것은 단순한 연산이 아닙니다. 모든 벡터를 전수 조사(Brute-force)하면 정확도는 100%지만 속도가 파멸적입니다... 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
