이 글에서는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색 성능을 최적화하는 방법을 다룹니다.특히, 벡터 데이터 압축(Quantization), 차원 축소(PCA, Autoencoder), 클라우드 비용 최적화 전략을 중심으로 실무적인 접근법을 설명합니다. ✅ 벡터 데이터 압축(Quantization)을 활용한 저장 공간 절약✅ 차원 축소(PCA, Autoencoder)로 검색 성능 개선✅ 클라우드 환경에서 벡터 데이터 비용 절감 전략 🚀 1. 벡터 데이터 최적화가 필요한 이유 벡터 데이터는 일반적으로 1536차원(OpenAI), 768차원(Hugging Face) 등 매우 고차원이므로, 저장 비용 및 검색 속도 최적화가 필수적입니다. ✅ 대규모 벡터 데이터가 초래하는 문제점 문제점설명해결책저장 공간 ..