KAIST 김민수 교수 연구팀이 데이터가 계속 추가·삭제돼도 검색 정확도를 유지하는 동적 벡터 검색 기술 'CONDA(Connectivity-Aware Dynamic Index)'를 개발했다. 기존 방식은 데이터 변화가 반복되면 정보 간 연결망이 끊어지는 '연결성 붕괴'로 검색 정확도가 떨어졌는데, CONDA는 데이터 간 거리뿐 아니라 목적 정보까지의 검색 경로 연결 상태를 함께 고려해 이를 방지한다. 실험 결과 1억 개 데이터 규모에서 6시간 동시 검색·업데이트를 수행한 결과, 기존 최신 기술보다 검색 정확도를 최대 24.5%, 처리 속도를 최대 1.90배 향상시켰다. 이 기술은 김 교수가 창업한 그래파이의 데이터베이스 제품 '아카식DB'에 적용돼 올 4분기 상용화될 예정으로, 최신 정보를 안정적으로 찾아야 하는 검색증강생성(RAG) 서비스에 활용될 전망이다.

• •데이터 추가·삭제로 인한 '연결성 붕괴' 문제를 해결하는 동적 벡터 검색 기술 CONDA 개발
• •데이터 간 거리와 함께 검색 경로의 연결 상태를 동시에 고려해 정보 고립을 방지
• •1억 개 데이터·6시간 동시 검색-업데이트 환경에서 정확도 최대 24.5%, 속도 최대 1.90배 향상
• •그래파이의 '아카식DB'에 적용돼 올 4분기 상용화, RAG 서비스의 최신성 유지에 활용 기대