태그: #similarity-search

한국어English日本語中文

← 전체 글

• ANN 알고리즘 완전 가이드 2025: HNSW, IVF, Product Quantization, LSH — 벡터 DB의 내부는 어떻게 작동하는가

  Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector가 수억 벡터에서 밀리초 만에 유사 항목을 찾는 비결. HNSW, IVF, Product Quantization, LSH 등 ANN 알고리즘의 수학과 구현을 720줄로 깊이 있게 파헤친다.

  2026-04-15 · 40 분 읽기 #ann#hnsw#ivf#product-quantization#lsh

• Vector Database 완전 가이드 2025: 임베딩, 유사도 검색, Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector

  Vector DB의 모든 것! 벡터 임베딩 원리, 유사도 검색(코사인/유클리드/내적), 인덱싱 알고리즘(HNSW/IVF/PQ), Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus vs pgvector 비교, 하이브리드 검색, 필터링, 프로덕션 운영, 성능 벤치마크.

  2026-04-13 · 34 분 읽기 #vector-database#embedding#similarity-search#pinecone#weaviate

• Vector Database 엔지니어 커리어 가이드: Pinecone·Weaviate·Milvus·pgvector 완전 비교와 RAG 시대의 필수 역량

  RAG 시대의 핵심 인프라 Vector Database를 완전 분석합니다. Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, pgvector, Chroma 6대 벡터 DB 아키텍처/성능/비용 비교, 임베딩 모델 선택, ANN 알고리즘(HNSW/IVF), 하이브리드 검색, 프로덕션 운영 가이드.

  2026-03-23 · 55 분 읽기 #vector-database#pinecone#weaviate#milvus#qdrant

• Qdrant 벡터DB 운영 및 사용 방법 총정리 — 컬렉션 설계부터 RAG 연동까지

  Qdrant 벡터DB의 핵심 개념부터 컬렉션 설계, 인덱스 전략, 필터링, RAG 파이프라인 연동, 운영 모니터링까지 실전에서 바로 쓸 수 있는 가이드를 정리했습니다.

  2026-03-09 · 18 분 읽기 #database#qdrant#vector-database#embedding#similarity-search

• PostgreSQL + pgvector 벡터 검색 실전 가이드: RAG부터 하이브리드 검색까지

  PostgreSQL pgvector 확장으로 벡터 유사도 검색을 구현한다. 설치부터 HNSW/IVFFlat 인덱스, 하이브리드 검색(벡터+전문검색), RAG 파이프라인 통합까지 실전 코드 포함.

  2026-03-02 · 10 분 읽기 #postgresql#pgvector#vector-search#embedding#rag