PHP에서 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 벡터 검색 구현
- PHP에서 HNSW(계층적 탐색 가능한 스몰 월드) 벡터 검색을 구현하는 방법에 대해 설명합니다.
- 기존의 코사인 유사도 방식은 모든 문서를 하나씩 검사해야 하므로 비효율적일 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 HNSW 알고리즘을 도입합니다.
- HNSW는 데이터를 구조적으로 계층화하여 탐색하는데, 이는 고속도로부터 지역 도로에 이르기까지 점진적으로 레벨을 내려가며 더 자세한 정보를 찾는 것과 유사합니다.
- PHP 구현은 오픈 소스 프로젝트 Vektor에서 확인할 수 있으며, 주요 인자는 $M과 $ef입니다. $M은 최대 연결 수를, $ef는 후보 리스트 크기를 나타냅니다.
- 검색 과정은 우선 위 레벨에서 시작하여 점점 아래 레벨로 내려오며 목표에 가장 근접한 포인트를 찾습니다.
- 검색의 완료는 Level 0에서 이루어지며, 여기서는 $ef 파라미터를 이용하여 가장 좋은 K개의 결과를 추출합니다.
- HNSW는 데이터셋의 크기를 $O(\log N)$로 축소하여 효율성을 크게 개선합니다.
- 맵 생성 과정에서는 HNSW가 레벨을 동적으로 구성하며, 무작위성에 기반하여 최상위 레벨에는 적은 데이터만 남기고 나머지를 하위 레벨에 배치합니다.
- HNSW 구현은 현대 벡터 데이터베이스나 추천 시스템 및 RAG 시스템의 기반이 되는 알고리즘이며, 이는 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 도와줍니다.
- 더 깊은 이해를 원한다면, GitHub의 Vektor 리포지토리를 참고하세요.
5centamori.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약 한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.