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• 라이브러리는 이제 MIT 라이센스하에 제공되며 이러한 분산 벡터 인덱스를 작성하고 검색하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.
• 벡터 검색을 사용하면 키워드가 아닌 개념으로 검색하기가 더 쉽습니다.
• Bing 팀은 오픈 소스 제품이 기업과 소비자 애플리케이션에서 음성 조각에 따라 음성 언어를 식별하기 위해, 혹은 꽃의 사진을 찍어서 그것이 어떤 종류의 꽃인지 확인할 수 있는 응용 프로그램과 같은 이미지를 많이 사용하는 서비스에 사용할 수 있다고 기대하고 있습니다.
• 이러한 작업은 결과를 산출하기 위해 키워드 일치에 의존하는 거꾸로된 색인 시스템을 기반으로 하는 기존 검색 엔진에 도전합니다.
• 미디어 및 검색 데이터를 벡터화하려는 아이디어는 새로운 것이 아니지만 최근에는 빙 (Bing)과 같은 방대한 검색 엔진의 규모에서 사용하는 것이 가능하다고 마이크로소프트 전문가들은 전했습니다.
• 벡터를 검색하기 위해 Microsoft는 SPTAG ( "Space Partition Tree and Graph")라고하는 알고리즘을 사용합니다. 입력 쿼리는 벡터로 변환되고 SPTAG는 "근사 이웃 노드"(ANN), 즉 입력과 유사한 벡터를 빠르게 찾는데 사용됩니다.
• 벡터 검색은 키워드 검색의 진화에서 유래하지만 특정 키워드 쿼리보다 광범위한 개념적 이해를 기반으로 검색을 수행합니다.
• 딥 러닝이라는 AI 분야의 발전 덕분에 Microsoft는 이러한 벡터를 사용하여 검색의 의도를 이해하고 표현 할 수있게된다고 말했습니다.


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