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#HNSW 3
2026
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한국어 Wiki 임베딩 설계: 모델, 청크, 차원, 인덱싱과 검색 속도
한국어 Wiki를 벡터 검색으로 만들 때 모델, 청크 크기, 임베딩 차원, 인덱싱과 실시간 검색 속도를 어떻게 결정하는지 설명합니다.
#임베딩 #RAG #한국어 Wiki #청킹 #벡터 검색 #HNSW #Reranker -
[LLM Wiki 22] Qdrant란 무엇인가: FAISS와 HNSW의 관계
Qdrant의 Collection, Point, vector, payload 구조부터 RAG에서 맡는 역할, HNSW의 위치, FAISS와의 차이와 선택 기준까지 처음부터 설명합니다.
#Qdrant #FAISS #HNSW #벡터검색 #벡터데이터베이스 #RAG #임베딩 -
[LLM Wiki 21] HNSW는 어떻게 수백만 벡터에서 가까운 문서를 찾을까
HNSW의 발음부터 벡터, 근사 최근접 이웃, 계층형 그래프의 탐색 과정, M과 ef 설정, 필터 검색의 주의점까지 그림으로 설명합니다.
#HNSW #벡터검색 #임베딩 #RAG #벡터데이터베이스 #Qdrant