MUVERA: 효율적인 다중 벡터 검색

현대 정보 검색은 신경 임베딩 모델에 의존하지만, 다중 벡터 모델은 정확도가 높은 반면 계산 비용이 높아 비효율적입니다. 연구자들은 고정 차원 인코딩(FDE)을 구축하여 복잡한 다중 벡터 검색을 단순한 단일 벡터 최대 내적 검색(MIPS)으로 변환하는 MUVERA라는 새로운 알고리즘을 발표했습니다. 이를 통해 정확도를 희생하지 않고 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오픈 소스 구현은 GitHub에서 공개되어 있습니다.