AI 검색 용어집: FAISS
FAISS는 벡터 검색을 직접 실험하거나 대규모 유사도 검색을 구성할 때 자주 언급되는 라이브러리입니다.
Vector DB와 같은 말은 아니며, 벡터 검색과 clustering을 효율적으로 수행하기 위한 도구에 가깝습니다.
한 문장으로 잡으면
- FAISS는 dense vector의 similarity search와 clustering을 효율적으로 수행하기 위한 라이브러리입니다.
핵심 포인트
포인트 1
대량의 벡터에서 가까운 벡터를 찾습니다.
포인트 2
여러 인덱스 방식을 제공합니다.
포인트 3
CPU와 GPU 활용 선택지가 있습니다.
어디에 쓰이나
로컬 벡터 검색 실험
작은 데이터셋으로 embedding 검색을 직접 실험할 때 쓰기 좋습니다.
대규모 유사도 검색
많은 dense vector에서 가까운 벡터를 빠르게 찾는 데 초점이 있습니다.
DB와의 차이
권한, API, 백업 같은 운영 기능은 별도로 설계해야 합니다.
헷갈리기 쉬운 부분
- FAISS는 데이터베이스라기보다 벡터 검색 엔진에 가까운 라이브러리입니다.
- 운영 기능까지 필요하면 Vector DB와의 차이를 구분해야 합니다.
기억할 것
- FAISS는 벡터 유사도 검색 실험과 대규모 검색 구현에 쓰는 라이브러리입니다.
- 운영형 데이터베이스 기능까지 자동으로 제공한다고 생각하면 안 됩니다.