검색

오늘은 검색 기술 중 하나인 '벡터 검색'에 대해 이야기해볼게요. 벡터 검색은 인공지능과 딥러닝의 힘을 빌려, 우리가 원하는 정보를 더 똑똑하게 찾아주는 기술이랍니다. 😄벡터 검색이란? 🤔벡터 검색은 단어, 문장, 또는 이미지와 같은 데이터를 벡터(수학적인 숫자 배열)로 변환해 검색하는 방법이에요. 이 기술은 데이터의 의미를 숫자로 표현하여, 유사한 의미를 가진 데이터끼리 가까운 벡터로 매핑하는 거죠. 간단히 말해, 벡터 검색은 데이터 간의 의미적 유사성을 파악해 검색 결과를 제공하는 기술이에요. 벡터 검색의 작동 원리 🔍벡터 검색은 주로 다음과 같은 과정을 거쳐요:벡터화: 검색 대상 데이터(예: 텍스트, 이미지)를 벡터로 변환해요. 이 때, Word2Vec, BERT, 이미지 임베딩 같은 딥러닝 ..

BM25는 정보 검색 분야에서 매우 중요한 역할을 하는 랭킹 함수입니다. 오늘은 BM25가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 친절하게 설명해드릴게요 😊.BM25란 무엇일까? 🤔BM25는 "Best Matching 25"의 약자로, 문서와 질의(query) 간의 관련성을 평가하기 위해 사용되는 랭킹 함수에요. 특히, 문서 검색 시스템에서 사용자가 입력한 키워드와 가장 관련성이 높은 문서를 찾는 데 도움을 줘요. BM25는 Okapi BM25라고도 불리며, 1990년대에 개발된 이후로 정보 검색에서 널리 사용되고 있답니다. BM25의 기본 개념BM25는 기본적으로 각 단어의 빈도와 문서 길이를 고려해 문서의 점수를 계산해요. 이를 통해, 검색 질의에 가장 적합한 문서를 순서대로 나열할 수 있죠. BM2..

오늘은 우리가 일상에서 자주 사용하는 '검색'에 대해 간략하게 알아보려고 해요. 검색은 데이터베이스, 파일 시스템, 인터넷 등 다양한 데이터 집합에서 특정 정보를 찾는 과정인데요. 지금부터 하나씩 친절하게 설명해 드릴게요 😊1. 검색의 기본 개념검색은 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있어요:인덱싱(Indexing): 검색할 데이터를 미리 분석하고 정리하여 인덱스를 만드는 과정이에요.쿼리(Query): 사용자가 입력한 검색 조건을 바탕으로, 인덱스를 이용해 데이터를 찾고 결과를 반환하는 과정이에요. 2. 데이터 구조검색에 주로 사용되는 데이터 구조에는 여러 가지가 있답니다:배열과 연결 리스트(Arrays and Linked Lists): 기본적인 데이터 구조로, 작은 데이터 집합에서 단순 검색을 할 때 사..