고차원 벡터 데이터 (1) 썸네일형 리스트형 FAISS 벡터 데이터베이스: 고차원 데이터 유사성 검색의 혁신적 해법 1. FAISS의 탄생 배경과 특징**FAISS(Facebook AI Similarity Search)**는 Facebook AI Research 팀에 의해 개발된 라이브러리로, 고차원 벡터 데이터에서 유사성 검색과 클러스터링을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 탄생했습니다. 딥러닝 분야에서는 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터가 벡터로 변환되어 사용되며, 이 대규모 벡터 데이터를 빠르게 처리하는 것이 필수적입니다. FAISS는 특히 이러한 대용량 고차원 벡터에 대해 효율적인 유사성 검색을 가능하게 하는 도구입니다2. FAISS의 주요 특징 및 우수성FAISS의 우수성은 다음과 같은 특징에서 두드러집니다.고성능 유사성 검색: FAISS는 벡터 데이터에서 가장 가까운 이웃 벡터를 효과적으로 찾아내는 Near.. 이전 1 다음
