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17:00~17:40 트랙 6 초급

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
AI/ML검색데이터
권성재 - NHN Cloud

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

행동 강령

안녕하세요, NHN FORWARD입니다.

NHN FORWARD는 행사에 참여한 모든 분이 즐겁고 가치 있는 시간을 보내기를 바랍니다.
그러려면 참여자(시청자, 발표자, 운영자 등) 서로가 존중하는 마음을 갖고 행동해야 합니다.
구체적으로 다음과 같은 '행동 강령'을 모두 지켜 주시기를 부탁드립니다.

  1. 1. 다른 참여자를 괴롭히거나 희롱하지 않습니다.

    성별, 동성애, 장애, 외모, 신체 크기, 인종, 국적, 종교와
    관계된 공격적인 언급도 포함 됩니다.
    또한, 성적 이미지, 고의적인 위협, 스토킹, 부적절한 신체 접촉,
    불쾌한 성적 관심, 행사가 중단될 만큼의 사적인 대화도 해당됩니다.

  2. 2. 다른 참여자를 존중해야 합니다.

    다른 참여자를 모욕하거나 헐뜯지 않습니다.

NHN FORWARD에서 다른 참여자를 괴롭히거나 모욕을 주는 행동을 본 분은 주변 스태프에게 즉시 알려 주시기 바랍니다.
NHN FORWARD 단독 재량으로 언제든지 NHN FORWARD 의 참가를 거부하거나 제외할 수 있으며, 안전이 필요하면 경찰에 사고를 접수할 수 있게 도와드리겠습니다.

참여자 모두가 유익하고 즐거운 시간을 보낼 수 있게 협조와 배려 부탁드립니다.

고맙습니다.