PANORAMA는 고차원 공간에서 주어진 쿼리에 가까운 데이터를 효율적으로 찾는 Approximate Nearest-Neighbor Search (ANNS)의 검증 병목 현상을 해결하기 위해 제안된 머신러닝 기반 접근 방식입니다. 데이터 적응형 학습을 통해 직교 변환을 학습하여 거리 경계의 누적적 개선을 용이하게 합니다. 이를 통해 신호 에너지의 90% 이상을 첫 번째 차원에 압축하여 부분 거리 계산을 통한 조기 후보 가지치기를 가능하게 합니다. PANORAMA는 IVFPQ/Flat, HNSW, MRPT, Annoy와 같은 최첨단 ANNS 방법에 통합되어 2-30배의 속도 향상을 달성했습니다.
