Weaviate 개념·아키텍처
Weaviate 개념·아키텍처
Weaviate Concepts 섹션은 데이터 구조, 모듈, 인덱싱, 벡터 인덱스, 양자화 등 아키텍처와 핵심 개념을 순서와 무관하게 읽을 수 있게 구성돼 있어요.
핵심은 데이터가 객체(object) 단위로 저장되고, **역인덱스(inverted index)**로 키워드 검색을, **ANN 벡터 인덱스(HNSW)**로 유사도 검색을 지원한다는 구조예요. 저장(shard) 내부에서 객체 스토어·역인덱스·벡터 인덱스가 함께 동작해요.
코어 개념
- 데이터 구조 — 데이터 객체가 어떻게 저장·표현·연결되는지.
- 모듈 — 모듈 시스템 개요, 모듈 유형, 커스텀 모듈.
- 인덱싱 — inverted + ANN 인덱스 구성과 설정값.
- 벡터 인덱싱 — HNSW 알고리즘, 거리 메트릭, 설정.
- 벡터 양자화 — 메모리 절감 옵션.
아키텍처 관점
- 샤드 내부 저장 — 객체 스토어·역인덱스·벡터 인덱스의 상호작용.
- 수평 스케일링 — 샤딩 vs 복제, 클러스터 구성, 일관성.
- 필터 벡터 검색 — HNSW + 역인덱스를 결합해 높은 재현율·속도.
- 사용자 인터페이스 — REST·GraphQL API 설계 철학.
검색 방식
- 벡터 검색(유사도), 키워드(BM25), 하이브리드 검색.