필터링된 벡터 검색: ACORN이 고치는 것과 ACORN을 고치는 것

Filtered Vector Search: What Acorn Fixes, and What Fixes Acorn

Qdrant가 자체 벤치마크에서 필터링된 벡터 검색의 두 가지 복구 전략을 비교했습니다. 100만 개의 deep-image-96 벡터에서 96%의 포인트를 필터링하면 HNSW 그래프의 노드당 평균 링크가 1개 미만으로 떨어져 탐색이 중단될 수 있습니다. Qdrant는 인덱스 시간에 추가 엣지를 추가하는 Filterable HNSW와 검색 시간에 이웃의 이웃을 탐색하는 ACORN-1을 제공합니다. 단일 필터에서 Filterable HNSW는 1ms 미만의 지연 시간으로 99% 이상의 Recall@10을 달성했지만, ACORN은 3~5배의 지연 시간을 보였습니다. 그러나 두 필드가 모두 캡을 초과한 4% 교집합에서는 ACORN이 99.6% 대 92.5%로 우세했습니다. 기본 설정에서 Qdrant의 쿼리 플래너는 ACORN을 끈 상태에서도 대부분의 필터에서 100% 재현율을 달성했으며, ACORN을 켜면 4% 교집합에서 39.7%에서 100%로 향상되었습니다.