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  3. 벡터 데이터베이스 심층 가이드 시리즈
AI / ML

벡터 데이터베이스 심층 가이드

벡터 데이터베이스가 등장한 배경과 전통 데이터베이스와의 차이점, 유사도 검색 원리, ANN 알고리즘의 필요성, 그리고 주요 벡터 데이터베이스 생태계를 개괄합니다.

11편총 163분 읽기4,924자
  1. 1

    1장: 벡터 데이터베이스의 등장과 핵심 개념

    벡터 데이터베이스가 등장한 배경과 전통 데이터베이스와의 차이점, 유사도 검색 원리, ANN 알고리즘의 필요성, 그리고 주요 벡터 데이터베이스 생태계를 개괄합니다.

    2026년 2월 14일14분
  2. 2

    2장: 벡터 임베딩과 유사도 검색 기초

    임베딩의 원리와 텍스트, 이미지, 멀티모달 임베딩 모델을 비교하고, 유사도 메트릭의 수학적 배경과 차원의 저주, 임베딩 모델 선택 가이드를 다룹니다.

    2026년 2월 16일15분
  3. 3

    3장: HNSW 알고리즘 심층 분석

    HNSW 알고리즘의 원리를 NSW 그래프에서부터 다층 구조까지 단계별로 분석하고, 핵심 파라미터 튜닝과 성능 특성, 적합한 사용 시나리오를 다룹니다.

    2026년 2월 18일15분
  4. 4

    4장: IVF와 Product Quantization

    IVF 클러스터링 기반 검색과 Product Quantization의 원리를 분석하고, IVF+PQ 조합의 대규모 데이터셋 최적화 전략과 메모리-정확도 트레이드오프를 다룹니다.

    2026년 2월 20일15분
  5. 5

    5장: DiskANN과 대규모 인덱싱 전략

    DiskANN의 Vamana 그래프 아키텍처와 SSD 최적화 전략을 분석하고, 10억+ 벡터 스케일에서의 성능, Fresh DiskANN과 Filtered DiskANN을 다룹니다.

    2026년 2월 22일15분
  6. 6

    6장: Pinecone -- 매니지드 벡터 데이터베이스

    Pinecone의 완전 관리형 아키텍처, 서버리스와 팟 배포 모델, 네임스페이스, 메타데이터 필터링, 하이브리드 검색, 보안 컴플라이언스, Python SDK 실습을 다룹니다.

    2026년 2월 24일13분
  7. 7

    7장: Weaviate -- 오픈소스 벡터 검색 엔진

    Weaviate의 오브젝트 지향 스키마, 모듈화 아키텍처, 내장 벡터라이저, 멀티테넌시, BlockMax WAND 하이브리드 검색, GraphQL API, 배포 옵션과 Python 실습을 다룹니다.

    2026년 2월 26일12분
  8. 8

    8장: Qdrant와 pgvector -- 특화 솔루션들

    Rust 기반 고성능 벡터 엔진 Qdrant의 페이로드 필터링, 명명된 벡터, 하이브리드 배포를 분석하고, PostgreSQL 확장 pgvector의 트랜잭션 일관성과 pgvectorscale 성능을 비교합니다.

    2026년 2월 28일14분
  9. 9

    9장: 하이브리드 검색 구현

    시맨틱 검색과 키워드 검색을 결합하는 하이브리드 검색의 원리, BM25+벡터 퓨전 전략, Reciprocal Rank Fusion, 리랭커 통합, 프레임워크별 구현 방법을 다룹니다.

    2026년 3월 2일14분
  10. 10

    10장: 메타데이터 필터링과 고급 쿼리

    사전 필터링과 사후 필터링의 차이, 필터 인덱스 설계, 복합 필터 조건, 지오 필터, 멀티테넌시 필터 패턴, 성능 최적화 전략을 다룹니다.

    2026년 3월 4일16분
  11. 11

    11장: 운영, 모니터링, 스케일링 전략

    벡터 데이터베이스의 수평/수직 스케일링, 샤딩, 레플리카, 백업 전략, 모니터링 메트릭, 비용 최적화, 솔루션 선택 의사결정 트리, 마이그레이션 가이드를 다룹니다.

    2026년 3월 6일20분