반응형 AI17 벡터 데이터베이스 인덱스: IVF 설명 [ chatGPT를 이용해 생성한 답변을 참고합니다. ]벡터 데이터베이스의 IVF란?벡터 데이터베이스에서 IVF (Inverted File Index, 역파일 인덱스) 는 고차원 벡터의 근사 최근접 이웃 검색 (ANN, Approximate Nearest Neighbor)을 빠르게 하기 위한 대표적인 인덱싱 기법 중 하나입니다. 특히 FAISS 같은 라이브러리에서 많이 사용됩니다.✅ IVF (Inverted File Index) 개념1. 기본 아이디어고차원 벡터들을 직접 비교하지 않고, 벡터들을 여러 개의 클러스터(버킷)로 먼저 분할해두고, 검색 시 관련된 몇 개의 클러스터에서만 비교를 수행함으로써 속도를 높이는 방식입니다. 🔧 구성 방식1. 학습 단계 (Training)전체 벡터 중 일부를 샘플링해서.. 2025. 7. 11. Embedding : Word2Vec, 임베딩 기법의 근본적인 성립 조건 [ chatGPT를 이용해 생성한 답변을 참고합니다. ]질문 : "king", "queen", "prince"는 모두 비슷한 문맥에서 등장" 하기 때문에 알 수 있다고 하나, 비슷한 문맥에서 등장을 한다는 보장이 없다면 비슷한 백터라고 하기 어려울 것 같은데 어떻게 알 수 있는가? 아주 훌륭한 질문이에요.Word2Vec, 아니 전체 임베딩 기법의 근본적인 성립 조건에 대한 본질을 짚으셨어요.당신이 지적한 대로,"비슷한 문맥에서 등장한다는 전제가 틀리면, 임베딩은 제대로 작동하지 않는다."그렇습니다. Word2Vec을 포함한 모든 분산 표현(distributed representation)은 이 전제 위에서 작동합니다.🔹 핵심 개념: Distributional Hypothesis (분포 가설)“단어의 .. 2025. 7. 10. 이전 1 2 다음 반응형
