마이크로소프트의 이 AI 논문은 디스크ANN 통합 시스템을 소개하며, Azure Cosmos DB를 사용하여 비용 효율적이고 저지연의 벡터 검색을 실현한다. 현대 데이터 시스템에서 고차원 벡터 표현을 검색하는 능력은 핵심 요구 사항 중 하나로 자리 잡았다. 이러한 벡터 표현은 딥러닝 모델에 의해 생성되며 데이터의 의미론적 및 문맥적 의미를 포착한다. 이는 시스템이 정확한 일치가 아닌 관련성과 유사성에 따라 결과를 검색할 수 있도록 한다. 이러한 의미론적 기능은 대규모 응용 프로그램에서 필수적이다. 이 논문은 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 디스크ANN 통합 시스템을 제안하고, Azure Cosmos DB를 활용하여 비용 효율적이고 저지연의 벡터 검색을 가능하게 한다.

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