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Information Retrieval

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벡터 검색 알고리즘 살펴보기(2): HNSW, SPANN
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벡터 검색 알고리즘 살펴보기(2): HNSW, SPANN

벡터 검색 알고리즘 중 HNSW와 SPANN에 대해 알아봅니다. 들어가며 이전 “Similarity Search와 HNSW”라는 글에서 Voronoi diagram, Product Quantization, HNSW에 대해 간단히 다뤄보았다. 해당 글에서 HNSW을 자세히 다루지 못하였고 다른 ANN 알고리즘과 비교를 하지 못하여 아쉬웠었다. 이번 글은 현재 가장 많이 쓰이는 벡터 검색 알고리즘 HNSW(2016)을 살펴보고 Microsoft에서
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RAG의 짧은 역사 훑어보기(첫 논문부터 최근 동향까지)
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RAG의 짧은 역사 훑어보기(첫 논문부터 최근 동향까지)

[요약] * RAG는 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(2020)에서 처음 등장하였고 모델과 Retriever을 학습시키는데 사용되었다. * 최근 RAG는 모델의 학습이 아닌 모델의 Inference 성능을 레버리지하기 위해 주로 사용되고 있다. * RAG는 문서를 어떻게 잘 검색해서 가져오고 LLM에 잘 넘겨주는지 중요하다. * RAG를 도와주는 구글의 Vertex AI는 문서 검색에 벡터 검색뿐만 아니라 전통적인
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벡터 검색 알고리즘 살펴보기(1): Similarity Search와 HNSW
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벡터 검색 알고리즘 살펴보기(1): Similarity Search와 HNSW

[요약] 1. FAISS는 similarity search를 도와주는 Facebook에서 만든 라이브러리다. 2. Voronoi diagram은 데이터 셋을 region으로 나누어 벡터 검색 인덱스를 만들 수 있다. 3. Product Quantization은 데이터 벡터를 압축하여 스토리지를 아낄 수 있다. Voronoi diagram과 같이 사용할 수 있다. 4. NSW는 ANN 검색시 사용하는 graph 자료구조다. Skip list는 검색과 입력이 평균
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[논문 리뷰] ColBERT, ColBERTv2
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[논문 리뷰] ColBERT, ColBERTv2

[요약] ‌1. IR의 랭킹 방법은 BM25가 널리 쓰이고 있지만 2016년부터 Neural Network를 사용한 랭킹 방법들이 등장하기 시작했다. 2. Neural IR은 대체로 높은 MRR을 보여주었지만 계산이 비싸다는 단점이 있었다. 특히 BERT는 월등한 MRR을 보이지만 서비스에 적용하기에 너무 느리다. 3. ColBERT는 BERT보다 약간 모자란 MRR을 보이지만 훨씬 빠른 성능을 보여주었다. 4. ColBERTv2는
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