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FAISS
FAISS는 "Facebook AI Similarity Search"의 약자로서, 페이스북을 운영하는 메타가 제공하는 인공지능 기반의 유사도 검색 라이브러리이다. FAIS는 Facebook AI Research에서 개발한 라이브러리로, 대규모 데이터셋에서 유사한 항목을 빠르게 검색할 수 있도록 설계되었다.
특징
FAISS 검색은 주로 대규모 데이터베이스에서 벡터검색에 사용되며, 다음과 같은 특징이 있다.
- 유사도 검색 : 벡터 간의 유사도를 기반으로 검색을 수행한다.
- 다양한 인덱싱 방식 : 다양한 인덱싱 방법을 제공하여 데이터의 특성에 맞게 최적화된 검색을 수행할 수 있다.
- 대규모 검색 : 대규모 데이터셋에서 빠른 검색을 가능하게 하여 실시간 검색 시스템에 적합하다.
- 확장성 : 수백만 개의 벡터를 처리할 수 있는 확장성을 가지고 있다. 특히, 클러스터 환경에서 확장성을 지원하여 대규모 데이터 처리에 유리하다.
- 오픈소스 : 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스로 제공된다.
활용
FAISS는 주로 대규모 데이터베이스에서 유사한 항목을 빠르게 검색하기 위해 사용되는 라이브러리이다. FAISS 라이브러리의 활용 분야는 다음과 같다.
- 자연어 처리: 문서나 텍스트 데이터에서 유사한 문장을 찾는 데 사용할 수 있다.
- 이미지 검색: 대규모 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는 데 활용할 수 있다.
- 추천 시스템: 사용자에게 유사한 제품이나 콘텐츠를 추천하는 데 사용할 수 있다.
- 생물정보학: 유전자 데이터에서 유사한 패턴을 찾는 데 활용될 수 있다.
FAISS는 자연어 처리, 이미지 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, FAISS는 대규모 데이터셋에서의 빠른 검색이 필요한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고, 데이터 기반의 의사결정을 지원할 수 있다.
인공지능 검색에서 기존 TF-IDF 방식의 검색 알고리즘인 BM25와 이 FAISS 라이브러리를 혼용하여 사용할 경우 좋은 검색 결과가 나오기 때문에, 많이 활용하고 있다.
