KAIST 김민수 전산학부 교수팀이 데이터가 계속 추가·삭제되는 환경에서도 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술 '콘다(CONDA)'를 개발했다. 기존 벡터 검색은 데이터 변경이 반복되면 연결망이 끊어지는 '연결성 붕괴'로 검색 정확도가 떨어지는 문제가 있었는데, 콘다는 연결성을 고려한 경로 선택, 새 데이터의 연결 보강, 효율적인 지연 삭제 등 세 가지 기술로 이를 해결했다. 실험 결과 기존 최신 기술 대비 검색 정확도를 최대 24.5% 높이고 처리 속도도 최대 1.90배 향상시켰으며, 1억 개 데이터 규모의 대규모 환경에서도 성능을 입증했다. 이 기술은 김 교수가 창업한 그래파이의 데이터베이스 제품 '아카식DB'에 적용돼 올해 4분기 상용화될 예정이다.
- •KAIST, 데이터 추가·삭제 환경에서도 검색 정확도 유지하는 동적 벡터 검색 기술 '콘다(CONDA)' 개발
- •연결성 고려 경로 선택, 신규 데이터 연결 보강, 효율적 지연 삭제 등 3대 기술로 '연결성 붕괴' 해결
- •기존 최신 기술 대비 검색 정확도 최대 24.5%, 처리 속도 최대 1.90배 향상
- •1억개 데이터 규모 대규모 환경에서 검색·업데이트 동시 수행 성능 검증
- •김민수 교수 창업 그래파이의 '아카식 DB'에 적용돼 올해 4분기 상용화 예정
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KAIST, 데이터 변화해도 검색 정확도 유지하는 ‘CONDA’ 기술 개발
- 1.KAIST 김민수 교수팀이 데이터가 계속 추가·삭제돼도 검색 정확도를 유지하는 동적 벡터검색 기술 'CONDA' 개발
- 2.연결성 고려 경로선택(CRNG)·신규 데이터 연결 보강·효율적 지연삭제 3가지로 '연결성 붕괴' 문제 해결
- 3.1억개 규모 데이터 6시간 동시 검색·업데이트 실험에서 기존 최신기술 대비 정확도 최대 24.5%, 속도 최대 1.90배 개선
- 4.김민수 교수 창업사 그래파이의 데이터베이스 제품 '아카식DB'에 적용돼 올해 4분기 상용화 예정
왜 중요한가?
RAG 서비스에서 데이터가 실시간으로 변하는 기업문서·뉴스·상품정보 환경에서는 검색 경로가 끊어져 정확도가 떨어지는 문제가 흔한데, CONDA는 이를 구조적으로 해결하고 이미 상용 제품에 적용돼 4분기 출시를 앞둔 국내 RAG 인프라 연구로 꼽힌다.
본문 미리보기
KAIST 연구진이 ‘AI가 최신 정보를 더 정확하고 빠르게 찾는 기술’을 개발했다. 서비스 적용도 진행한다는 계획이다.한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식)은 김민수 전산학부 교수 연구팀이 데이터가 지속적으로 추가, 삭제되는 환경에서도 높은 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술 ‘콘다(CONDA, Connectivity-Aware Dynamic Index)’를 개발했다고 5일 밝혔다. 생성 AI는 학습이 끝난 뒤 새롭게 등장한 정보를 스스로 알지 못한다. 이를 보완하기 위해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검
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