NHN FORWARD

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

발표 자료