핵심 요약
NAVER D2가 Universal Embedding 기반의 통합 임베딩을 도입하고 v2에서 한계를 해소해 후보 생성(Retrieval)과 시스템 전반의 효율을 높였습니다. 응답 지연은 약 4배 빠르게 개선되고 메모리 사용량은 1/6로 감소했습니다.
구현 방법
- v2 도입으로 학습 안정화 및 하나의 벡터, 여러 해상도(MRL) 표현 도입
- 좌표계 회전으로 맞추려 했으나 효과가 없자 Roaring Bitmap 기반 필터로 조건 조합 실행
- 근사 검색(ANN) 대신 후보 전부를 계산하되 점수 계산은 동일한 비용 유지
- API 설계: 조건 칸 하나에서 조건 리스트로 확장
주요 결과
- 응답 지연 약 4배 감소
- 메모리 사용량 약 1/6로 감소
- 하나의 API로 조건 리스트를 반환하는 간소화된 쿼리 인터페이스