임베딩

임베딩은 단어, 문장, 이미지 같은 데이터를 숫자의 배열인 벡터로 바꾼 표현입니다. 모델은 이 벡터 공간에서 데이터 사이의 관계와 유사성을 계산할 수 있습니다.

검색에서는 질문과 문서를 각각 임베딩한 뒤 가까운 벡터를 찾아 의미가 비슷한 자료를 고를 수 있습니다. 추천, 분류, 군집화에도 널리 사용됩니다.

벡터가 가깝다고 두 자료가 모든 맥락에서 같은 뜻이라는 보장은 없습니다. 임베딩 모델의 학습 방식과 데이터, 검색 기준에 따라 결과가 달라집니다.