연구자가 직접 구현한 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 검색 엔진을 벤치마크한 결과, 5,183개의 문서 데이터셋에서는 완전 탐색(brute force) 방식이 HNSW보다 빠르고 효율적이라는 결과가 나왔습니다.
HNSW는 그래프 탐색, 노드 간 거리 계산, 우선순위 큐 사용 등 복잡한 과정을 거치지만, 완전 탐색은 단순한 행렬 곱셈으로 처리되어 성능 차이가 발생합니다.
연구자는 BM25와 밀집 벡터 검색 결과를 융합하는 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 방식을 적용하여 검색 품질을 향상시켰지만, 전체적인 성능 향상은 미미했으며, 쿼리 임베딩 과정이 검색 자체보다 훨씬 느렸습니다.