---
id: BLOOM-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [computer-science, data-structure, search, algorithm, efficiency]
last_reinforced: 2026-04-26
---

# Bloom Filters in Search (검색에서의 블룸 필터)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터가 '없다'는 것은 확실히 알려주되, '있다'는 것은 확률적으로 답하라" — 아주 적은 메모리만 사용하여 특정 원소가 집합에 포함되어 있는지 빠르게 확인하는 확률적 자료구조.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 방대한 데이터셋에서 실제 검색(I/O 연산)을 수행하기 전, 대상이 존재할 가능성이 있는지 미리 필터링하여 시스템 부하를 획기적으로 줄이는 고속 거름망 패턴.
- **작동 원리:**
    - **Hashing:** 여러 개의 해시 함수를 사용하여 비트 배열의 특정 위치를 1로 설정.
    - **False Positive:** 실제로 없는데 있다고 답할 확률은 존재함 (충돌 발생 시).
    - **No False Negative:** 없다고 답하면 실제로 100% 없음. 불필요한 디스크/네트워크 접근을 원천 차단.
- **응용 사례:** DB 인덱스 검색 최적화, 웹 브라우저의 유해 사이트 필터링, 분산 시스템의 캐시 효율성 증대.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 정확한 결과가 필수적이라는 데이터 구조의 고정관념에서 벗어나, '확률적 효율성'이 시스템 전체 성능에 더 큰 이득을 줄 수 있음을 증명.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 대규모 위키 문서 검색 시, 모든 문서를 임베딩 비교하기 전 블룸 필터를 통해 관련 키워드가 전혀 없는 문서를 1차적으로 배제함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Algorithm-Complexity-Big-O]], System-Design-for-AI-Scale, Vector-Database-Selection, [[Parallel-Computing]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Bloom-Filters in Search.md
