아빠는 개발자

근사 최인접 이웃 설명근사 최근접 이웃(ANN)은 데이터 세트에서 주어진 쿼리 요소와 매우 가까운 데이터 요소를 찾는 알고리즘이지만 반드시 절대적으로 가장 가까운 것을 찾는 것은 아닙니다. NN 알고리즘은 모든 데이터를 철저히 검색하여 완벽한 일치 항목을 찾는 반면, ANN 알고리즘은 충분히 가까운 일치 항목을 찾습니다.이것이 더 나쁜 해결 방법처럼 들릴 수 있지만 실제로는 빠른 유사성 검색의 핵심입니다. ANN은 지능형 지름길과 데이터 구조를 사용하여 검색 공간을 효율적으로 탐색합니다. 따라서 엄청난 시간과 리소스를 소비하는 대신, 대부분의 실제 시나리오에서 유용할 만큼 가까운 데이터 요소를 훨씬 적은 노력으로 식별할 수 있습니다.기본적으로 이는 절충안입니다. 가장 잘 일치하는 하나의 데이터 요소를 꼭..

Approximate Nearest Neighbor search 대략적인 최근접 이웃 검색? 다음과 같은 가능성을 열어준다. 질문에 대한 답이 포함될 가능성이 있는 구절 찾기 대규모 데이터세트에서 거의 중복된 이미지 감지 특정 노래와 비슷한 소리 찾기 ANN 알고리즘 Elasticsearch 8.0은 HNSW(Hierarchical Navigable Small World Graphs)라는 ANN 알고리즘을 사용 테스트에 사용할 내 제물 knn-index : knn search 를 사용하기 위한 맵핑구조 512차원의 dense_vector 타입 필드를 가지고 있음 ann-index : knn search 를 사용하기 위한 맵핑구조 512차원의 dense_vector 타입 필드를 가지고 있음 match-in..

k-nearest neighor (kNN) search kNN ( k-nearest neighbor ) 검색은 유사성 메트릭으로 측정된 쿼리 벡터에 가장 가까운 k 개의 벡터를 찾습니다 . kNN의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다. 자연어 처리(NLP) 알고리즘 기반 관련성 순위 제품 추천 및 추천 엔진 이미지 또는 비디오에 대한 유사성 검색 전제 조건 kNN 검색을 실행하려면 데이터를 의미 있는 벡터 값으로 변환할 수 있어야 합니다. Elasticsearch 외부에서 이러한 벡터를 생성하고 dense_vector 필드 값으로 문서에 추가합니다. 쿼리는 동일한 차원의 벡터로 표시됩니다. 유사성 메트릭을 기반으로 문서의 벡터가 쿼리 벡터에 가까울수록 더 잘 일치하도록 벡터를 디자인합니다. 이 가이드의..

kNN ( k-nearest neighbor ) 검색은 유사성 메트릭으로 측정된 쿼리 벡터에 가장 가까운 k 개의 벡터를 찾습니다 . ANN ( approximate nearest neighbor search ) KD-트리와 같은 저차원 벡터에는 kNN에 대한 잘 확립된 데이터 구조가 있습니다. 실제로 Elasticsearch는 KD-트리를 통합하여 지리 공간 및 숫자 데이터에 대한 검색을 지원합니다. 그러나 텍스트 및 이미지에 대한 최신 임베딩 모델은 일반적으로 100 - 1000개 또는 그 이상의 요소로 구성된 고차원 벡터를 생성합니다. 이러한 벡터 표현은 고차원에서 가장 가까운 이웃을 효율적으로 찾는 것이 매우 어렵기 때문에 고유한 문제를 제시합니다. 이러한 어려움에 직면한 가장 가까운 이웃 알고리..