[벡터 압축 시리즈 1] [논문 리뷰] RaBitQ: 이론적 오차 보장을 가지다 (opens in new tab)

이 글은 SIGMOD 2024 논문인 RaBitQ: Quantizing High-Dimensional Vectors with a Theoretical Error Bound for Approximate Nearest Neighbor Search 를 리뷰합니다. 이 글은 벡터 압축 시리즈의 첫 번째 글입니다. 시리즈는 총 세 편으로 구성할 예정입니다. 1. RaBitQ: 이론적 오차 보장을 가지다 2. TurboQuant: online vector quantization 3. RaBitQ와 TurboQuant 비교