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대충? 거의 정확하다! 벡터 검색 엔진에 ANN HNSW 알고리즘 도입기 (feat. SWIG Golang)
벡터 기반 유사도 검색 엔진에서 KNN 방식만 사용하면, 백만 단위로 문서 수가 늘어나는 경우 성능의 한계에 도달하고 맙니다. 이때, 필연적으로 ANN 알고리즘 도입에 대해서 고민하게 될 것입니다.
이 세션에서는 ANN 알고리즘 중의 하나인 HNSW 알고리즘을 도입하게 된 배경 및 알고리즘에 대해 알아보고, 어떻게 도입했는지에 대해 공유합니다. 추가로 C++ 기반인 HNSW를 Golang에서 사용하기 위해 SWIG를 사용한 경험도 공유합니다.
- 목차
- 1. HNSW를 도입하게 된 배경
- 2. HNSW의 소개
- 3. 성능 튜닝
- 4. Golang에서 사용하기 위한 SWIG 적용
- 대상
- - 벡터 기반 데이터의 유사도 검색에 관심이 있으신 분
- - 벡터 검색 시스템을 개발/운영하시는 분
- - ANN 알고리즘 도입을 고민하거나, 이미 도입하여 사용 중이신 분

벡터 기반 유사도 검색 엔진 서비스를 개발하고 있습니다. 서비스의 데이터 처리 파이프라인을 담당하고 있으며, HNSW 알고리즘 도입을 담당하였습니다.