Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
OpenSearch 3.3과 derived source로 미리캔버스 검색의 stored fields 병목과 세그먼트 병합 문제를 해결했습니다. 신규 클러스터 도메인 스위칭으로 무중단 전환하고 레이턴시와 IOPS를 크게 개선했습니다.
#Amazon OpenSearch#검색
2005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화
Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화
미리캔버스는 OpenSearch에서 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 함께 쓰는 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. BM25 선필터와 메모리 최적화 인스턴스 전환으로 성능과 정확도를 함께 개선했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#검색
0005분
AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
롱테일 검색어와 노이즈 문제를 해결하기 위해 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 결합한 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. 또한 메모리 병목과 세그먼트 병합 문제를 줄이기 위해 OpenSearch 3.3 버전업 가능성을 검증했습니다.
#OpenSearch#검색
29005분
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
56005분
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0을 통한 벡터 검색 성능 및 관련성 향상
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0의 반복적 스캔과 비용 추정 개선을 소개했습니다. 필터링된 벡터 검색의 재현율과 지연 시간을 함께 개선하는 방법을 다뤘습니다.
#Amazon Aurora PostgreSQL#pgvector
43005분
텍스트와 벡터가 함께 사는 인덱스를 만드는 과정
텍스트와 벡터가 함께 사는 인덱스를 만드는 과정
자연어 질의에 맞지 않던 기존 검색 구조를 개선하기 위해 하이브리드 인덱스를 설계했습니다. OpenSearch와 임베딩 기반 벡터 검색을 결합해 검색 품질과 운영 효율을 높였습니다.
#OpenSearch#Elasticsearch
19005분
문서 청크 지식 생성을 통한 생성형 검색 시스템의 정확도 향상 방법
생성형 검색의 어휘 불일치 문제를 줄이기 위해 청크 단위로 키워드, 제목, 후보 질문을 함께 생성하는 모델을 소개했습니다. 낮은 메모리 사용률로도 검색 정확도 향상과 실시간 RAG 적용 가능성을 확인했습니다.
#검색#RAG
47005분
AI 스타일 검색 1편 : OpenSearch Efficient KNN Filtering 도입기
OpenSearch KNN과 필터 조합에서 결과 누락이 발생한 원인을 쿼리 구조에서 찾았습니다. pre-filtering 기반 Efficient KNN Filtering으로 검색 품질과 지연 시간을 함께 개선했습니다.
#OpenSearch#KNN
35005분
Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service로 벡터 검색 최적화하기
Amazon S3 Vectors와 OpenSearch Service를 결합해 벡터 저장과 검색을 상황별로 최적화하는 방법을 소개했습니다. 비용 최적화와 고성능 검색을 위한 두 가지 통합 패턴을 설명했습니다.
#Amazon S3#OpenSearch Service
51005분
AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG
13005분
Milvus: LINE VOOM의 실시간 추천 시스템을 위한 대규모 벡터 DB 구축기
Milvus를 도입해 LINE VOOM 추천 시스템을 실시간 구조로 전환한 과정을 다뤘습니다. 카오스 테스트와 성능 테스트로 안정성과 성능을 검증해 즉시성을 크게 높였습니다.
#Milvus#벡터 DB
120005분
NLWeb x MCP : Agentic Web의 서막
Microsoft의 NLWeb과 MCP를 소개하며 웹사이트를 자연어 대화형 AI 앱으로 바꾸는 개방형 구조를 설명했습니다. 벡터 검색과 LLM, MCP를 통해 웹 콘텐츠를 표준화된 방식으로 질의응답하는 흐름도 함께 다뤘습니다.
#MCP#LLM
34005분