How HubSpot Scaled Semantic Search to 20 Billion Vectors
허브스팟이 200억 벡터를 관리하는 시맨틱 검색 플랫폼 구축 과정을 설명합니다.
HubSpot explains how its semantic search platform scaled to manage over 20 billion vectors.
AI가 선별한 아티클
허브스팟이 200억 벡터를 관리하는 시맨틱 검색 플랫폼 구축 과정을 설명합니다.
HubSpot explains how its semantic search platform scaled to manage over 20 billion vectors.
BaryGraph는 각 관계를 독립 문서로 처리하는 지식 그래프를 소개합니다.
BaryGraph introduces a knowledge graph treating relationships as independent documents.
GraphRAG의 건축적 진화와 지식 그래프의 중요성을 다룬 발표입니다.
A presentation on the architectural evolution of GraphRAG and the importance of knowledge graphs.
Monlite는 모든 기능을 하나의 SQLite 파일에 통합하는 TypeScript 라이브러리입니다.
Monlite is a TypeScript library that integrates all features into a single SQLite file.
2026년 AI 에이전트 메모리 기술과 활용 방법에 대한 설명.
An explanation of AI agent memory technology and its applications in 2026.
RAG는 LLM에 개인의 정보를 제공하여 보다 정확한 응답을 생성하는 방법이다.
RAG helps LLMs generate accurate responses by providing personal knowledge.
임베딩을 통해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 텍스트를 숫자로 변환하는 과정에 대해 설명합니다.
The article explains how embeddings transform text into numbers that computers can understand.
AI 검색 아키텍처가 벡터 데이터베이스를 넘어서고 있음을 다룹니다.
Explores how AI retrieval architectures are evolving beyond vector databases.
벡터 데이터베이스에 대한 기발하고 재치 있는 소개.
A quirky and humorous introduction to vector databases.
DuckDB에서 벡터 유사도 검색에 대한 내용을 소개합니다.
Introducing vector similarity search capabilities in DuckDB.
효율적인 논문 그림 생성 워크플로우 제안.
A workflow for efficient paper figure generation is proposed.
Hershey는 1967년에 만들어진 텍스트 기반 벡터 글꼴 형식이다.
Hershey is a text-based vector font format created in 1967.
SQL과 NoSQL만으로는 현대의 모든 작업 부하를 처리할 수 없음을 설명하는 글.
The article explains that SQL and NoSQL alone cannot handle all modern workloads.
단어 임베딩의 수학적 원리에 대해 설명합니다.
Explains the mathematical principles behind word embeddings.
Elasticsearch의 SIMD 향상이 벡터 검색 성능을 개선했습니다.
SIMD improved vector search performance in Elasticsearch.
Elasticsearch의 벡터 검색 성능 향상에 SIMD 가속을 활용한 사례。
Exploration of how SIMD acceleration improved vector search performance in Elasticsearch.
Thunderbird와 Syncthing, LLM 및 벡터 데이터베이스에 대해 다룬 기사입니다.
The article discusses Thunderbird, Syncthing, LLMs, and vector databases.