카테고리: Lucene

Lucene 태그별 글

필터

벡터 검색 필터링: 관련성 유지

쿼리와 가장 유사한 결과를 찾기 위해 벡터 검색을 수행하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 검색 결과의 범위를 좁히기 위해 필터링이 필요한 경우가 많습니다. 이 문서에서는 Elasticsearch와 Apache Lucene에서 벡터 검색을 위한 필터링이 어떻게 작동하는지 설명합니다.

Carlos Delgado

HNSW 그래프 병합 속도 향상

여러 개의 HNSW 그래프를 작성하는 데 드는 오버헤드를 줄이기 위해, 특히 그래프 병합 비용을 줄이기 위해 저희가 해온 작업을 살펴보세요.

Thomas Veasey

Lucene의 동시성 버그: 낙관적인 동시성 실패를 수정하는 방법

CMU 파스타 연구소의 결정론적 동시성 테스트 프레임워크인 Fray 덕분에 까다로운 루씬 버그를 추적하여 해결했습니다.

Benjamin Trent

루씬 래핑 2024

2024년은 아파치 루씬에게 또 다른 중요한 해입니다. 이 블로그에서는 주요 내용을 살펴봅니다.

Chris Hegarty

루씬 버그 모험: 손상된 인덱스 예외 수정

때로는 한 줄의 코드를 작성하는 데 며칠이 걸리기도 합니다. 여기에서는 잠재적인 Apache Lucene 인덱스 손상을 해결하기 위해 며칠에 걸쳐 디버깅을 진행했던 엔지니어의 고군분투를 엿볼 수 있습니다.

Benjamin Trent

Elasticsearch와 OpenSearch: 벡터 검색 성능 비교

Elasticsearch는 벡터 검색에서 별도 설정 없이 OpenSearch보다 2~12배 더 빠릅니다.

Ugo Sangiorgi

루씬의 스칼라 양자화 이해하기

자동 바이트 양자화, 세그먼트별 양자화, & 성능 인사이트를 포함하여 Elastic이 어떻게 Lucene에 스칼라 양자화를 도입했는지 살펴보세요.

Benjamin Trent

학술 논문 구현하기: Elasticsearch와 Lucene에서 배운 교훈

연구 논문을 소프트웨어 애플리케이션에 통합하는 전략에 대해 알아보고, Elasticsearch와 Lucene에 대한 경험을 바탕으로 살펴보세요.

Julie Tibshirani

최첨단 검색 환경을 구축할 준비가 되셨나요?

충분히 고급화된 검색은 한 사람의 노력만으로는 달성할 수 없습니다. Elasticsearch는 여러분과 마찬가지로 검색에 대한 열정을 가진 데이터 과학자, ML 운영팀, 엔지니어 등 많은 사람들이 지원합니다. 서로 연결하고 협력하여 원하는 결과를 얻을 수 있는 마법 같은 검색 환경을 구축해 보세요.

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