임베딩·벡터 검색Elastic
벡터 검색 벤치마크 공개
벡터 검색 벤치마크 공개 — float32 HNSW가 recall@10 0.99에서 15,000 QPS, DiskBBQ 양자화가 recall@10 0.97에서 55,000 QPS(자사 측정). 이진 벡터 디스크 저장으로 32배 압축
왜 중요한가
통합형 검색 엔진이 양자화로 전용 벡터DB의 성능·비용 논리를 직접 겨냥
출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요
공식 발표elastic.cohttps://www.elastic.co/blog/understanding-approximate-nearest-neighbor-search2026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기
같은 주에 나온 조각06.12FrontierMath 개정판 공개공식 발표06.11Thomson Reuters v보도06.09North Mini Code 공개공식 발표06.09ABC-Bench 공개논문