이 게시물은 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0이 벡터 검색 성능과 재현율을 개선하는 방법을 설명합니다.

핵심 개선사항

• 반복적 인덱스 스캔(iterative_scan) 도입으로 필터링된 쿼리에서 결과 완전성 및 재현율 개선
• relaxed_order 및 strict_order 모드로 성능과 정확도 간 조정 가능
• HNSW 관련 매개변수(ef_search, hnsw.max_scan_tuples, hnsw.scan_mem_multiplier)로 성능 재현율 튜닝 가능

주요 성과

• 특정 쿼리에서 최대 9배 지연 시간 개선 및 대규모 필터링 쿼리에서 최대 100배 재현율 개선 보고
• 개선된 비용 추정으로 더 효율적인 쿼리 계획 선택 및 완전한 결과 세트 확보

운영 권장사항

• 필터 컬럼에 B-tree 인덱스 생성 권장
• 작은 테이블은 순차 스캔 고려, 대규모는 벡터 인덱스 사용 권장
• Aurora 인스턴스(r8g 계열) 선택 및 모니터링과 파라미터 조정 권장