FusedANN은 속성 필터와 벡터 유사성을 결합한 하이브리드 쿼리를 위한 기하학적 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 속성을 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 최적화 제약 조건으로 승격시키고, Lagrangian-like 완화를 통해 볼록 융합 공간을 도입합니다. Transformer 기반 볼록화를 통해 속성과 벡터를 결합하여 하드 필터를 연속적 가중 페널티로 변환하여 top-k 의미를 유지하고 효율적인 근사 검색을 가능하게 합니다. FusedANN은 높은 선택성 하에서 정확한 필터링으로 축소되고, 정확한 일치가 불충분할 경우 의미적으로 가장 가까운 속성으로 부드럽게 완화되며, 다운스트림 ANN 알파-근사 보장을 유지합니다. FusedANN은 기존 하이브리드 시스템보다 최대 3배 더 높은 처리량과 향상된 재현율을 제공합니다.
