핵심 요약
미리디가 OpenSearch의 벡터 검색에 Efficient KNN Filtering을 도입하여 검색 품질과 채택률을 높였고, 롱테일 요소의 노출도 개선했습니다.
구현 방법
- OpenSearch 벡터 검색(HNSW)에서 pre-filtering을 knn 쿼리 내부로 이동하는 방법으로 구조를 변경
- ef_construction/ef_search를 조정해 인덱스 품질과 검색 속도 간의 균형을 달성
- post-filter 이슈를 제거하고 필터를 미리 적용하는 방식으로 탐색 공간을 축소
주요 결과
- 채택률 약 13% 상승, 동일 기능에서 채택률 40%→60%로 증가
- 검색 레이턴시가 80ms에서 10ms로 단축
- 검색 품질 개선으로 전체 후보군의 활용도 증가
