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벡터 데이터베이스 심층 가이드

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 14일·14분 읽기
  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 16일·15분 읽기
  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 18일·15분 읽기
  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 20일·15분 읽기
  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 22일·15분 읽기
  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 24일·13분 읽기
  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 26일·12분 읽기
  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 28일·14분 읽기
  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 2일·14분 읽기
  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 4일·16분 읽기
  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 6일·20분 읽기