Elasticsearch3 [OpenSearch] k-NN 벡터 검색 적용하기 OpenSearch에서 k-NN 벡터 검색 적용하기최근 자연어 처리나 이미지 인식 등 AI 기반 검색 서비스에서는 벡터 검색이 핵심 기능이 되고 있습니다. OpenSearch는 k-NN 기능을 통해 이러한 유사도 기반 검색을 지원합니다. 이 글에서는 k-NN 벡터 인덱싱이 무엇인지부터 실제 설정, 쿼리 작성까지 쉽게 따라할 수 있도록 안내드리겠습니다.벡터 인덱싱이란?문장을 임베딩(embedding)하면 수백 차원의 벡터로 변환되며, 이 벡터는 문장의 의미를 수치로 표현합니다. 예를 들어,"오늘 날씨 좋다""날이 맑고 화창하다"이 두 문장은 단어는 다르지만 의미는 유사합니다. 벡터 공간상에서는 이 둘이 가까운 위치에 있게 됩니다. 이렇게 벡터를 기반으로 유사한 문서를 찾기 위해 벡터 인덱싱이 사용됩니다.k.. 2025. 6. 13. [OpenSearch]클러스터 구성: 마스터 노드 + 데이터 노드 🔍 OpenSearch란?OpenSearch는 빠른 검색 기능을 제공하는 데이터베이스 시스템입니다.대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있어, 로그 분석, 데이터 모니터링, 검색 엔진 구축 등에 사용됩니다. OpenSearch는 단순한 데이터베이스가 아니라 클러스터(cluster) 라는 개념을 사용해 여러 개의 서버(노드)를 조합하여 동작합니다. 이때, 클러스터 내에서 각 노드는 마스터 노드(Master Node) 와 데이터 노드(Data Node) 로 역할이 나뉩니다. 이 글에서는 OpenSearch 클러스터를 구성할 때 마스터 노드와 데이터 노드를 어떻게 배치하는지, 그리고 각각의 역할이 무엇인지 쉽게 설명하겠습니다.🚀 OpenSearch 클러스터란?📌 클러스터란 무엇일까?단일 서버에서.. 2025. 3. 7. [ElasticSearch] 개요 및 주요 기능 요약 Elasticsearch 개요 및 주요 기능 요약데이터 저장 및 인덱싱분산 문서 저장소: Elasticsearch는 복잡한 데이터 구조를 JSON 문서로 직렬화하여 저장합니다.실시간 인덱싱: 문서 저장 시 인덱싱되어 1초 이내에 검색 가능.역인덱스: 고속 풀 텍스트 검색을 지원하며, 문서 내 모든 고유 단어와 해당 단어가 포함된 문서를 식별.인덱스와 필드인덱스: 최적화된 문서 컬렉션으로, 각 문서는 키-값 쌍으로 이루어진 필드의 모음.전용 데이터 구조: 텍스트 필드는 역인덱스에, 숫자 및 지리 필드는 BKD 트리에 저장.스키마리스: 동적 매핑을 통해 문서 필드를 자동으로 감지 및 추가.수동 매핑: 사용자가 매핑을 정의하여 필드 저장 및 인덱싱 방식 제어 가능.검색 및 분석 기능REST API: 클러스터 .. 2024. 7. 12. 이전 1 다음 반응형
