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VECTORDB TUNING

VectorDB 튜닝

벡터 검색 성능을 극대화하는 인덱싱 전략과 쿼리 최적화.RAG 파이프라인의 정확도와 속도를 동시에 개선합니다.

SERVICES

튜닝 서비스

인덱스 최적화

IVFFlat vs HNSW 인덱스 선택, 파라미터 튜닝, 빌드/검색 성능 벤치마크. 100만 벡터 이상 대용량 환경에 최적화된 인덱싱 전략을 적용합니다.

차원 최적화

임베딩 차원 축소(PCA, Matryoshka)를 통해 인덱스 크기와 검색 시간을 줄이면서 검색 품질을 유지합니다.

쿼리 최적화

하이브리드 검색(시맨틱+키워드), 필터링 전략, 배치 쿼리 최적화, VACUUM 스케줄링 등 운영 레벨의 쿼리 성능을 개선합니다.

모니터링 구성

벡터 검색 성능 메트릭(Recall@K, 레이턴시, 처리량) 모니터링 체계를 구축하여 성능 이상을 조기에 탐지합니다.

pgvectorHNSWIVFFlatPostgreSQLRecall@KMonolithDB Vector Engine

벡터 관련 신규 솔루션 구축이나 커스텀 모듈 개발이 필요하시면 AI Maker 서비스를 참고해주세요.

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벡터 검색 성능에
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현재 VectorDB 환경을 분석하고 최적화 방안을 제안해드립니다.