🔍 임베딩(Embedding)이란?
"임베딩(Embedding)은 텍스트, 이미지, 오디오 같은 데이터를 고차원 벡터로 변환하는 과정."
🧠 1. 임베딩이란?
임베딩(Embedding)은 비정형 데이터를 수치화하여 고차원 벡터(Vector)로 변환하는 기법*.
컴퓨터는 텍스트나 이미지를 직접 이해하지 못하므로, 이를 수치(벡터)로 변환**해야 AI 모델이 다룰 수 있음.
💡 쉽게 말하면?
- "강아지"라는 단어를 [0.2, 0.7, -0.5, 0.9] 같은 숫자로 변환하는 과정
- "강아지"와 "고양이"는 유사하므로 벡터 값도 비슷하게 배치됨
- "강아지"와 "자동차"는 관련이 적으므로 벡터 거리도 멀어짐
🔧 2. 임베딩이 필요한 이유
✅ 1) 자연어 처리(NLP)에서 의미 파악
- "좋다"와 "행복하다"는 비슷한 의미 → 벡터 값도 가까워야 함
- 단어의 위치나 문맥을 반영하여 더 정교한 의미 파악 가능
✅ 2) 벡터 데이터베이스(Vector DB)에서 유사한 정보 검색
- 텍스트를 벡터화하여 의미적으로 유사한 문장 검색 가능
- 검색 엔진, 추천 시스템, RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 활용
✅ 3) 머신러닝/딥러닝 모델 입력값으로 사용
- 신경망 모델은 숫자 데이터를 입력값으로 받기 때문에, 비정형 데이터를 벡터화해야 함
🏗️ 3. 임베딩의 동작 원리
1️⃣ 입력 데이터
- 텍스트, 이미지, 오디오 등의 원본 데이터
2️⃣ 임베딩 모델
- 데이터를 벡터로 변환하는 모델 (예:
word2vec,BERT,OpenAI text-embedding-ada-002)
3️⃣ 고차원 벡터 출력
- 예: "고양이" →
[0.12, -0.33, 0.87, 0.56, ...]
4️⃣ 유사도 계산
- 코사인 유사도(Cosine Similarity) 등을 이용해 벡터 간 관계 분석
🚀 4. 임베딩을 활용하는 대표적인 기법
📌 1) Word2Vec
- 단어 간 의미적 유사도를 반영하여 벡터를 생성
- 예:
"킹(King) - 남자(Man) + 여자(Woman) = 여왕(Queen)" - Google에서 개발
📌 2) GloVe (Global Vectors for Word Representation)
- 단어 간 통계 정보를 반영하여 벡터 생성
- Stanford에서 개발
📌 3) BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 문맥을 반영하는 임베딩 모델
- 이전/이후 단어까지 고려하여 문맥을 이해함
📌 4) OpenAI text-embedding-ada-002
- OpenAI에서 제공하는 강력한 텍스트 임베딩 모델
- 주로 LLM + 벡터 검색에 활용
🌍 5. 임베딩의 활용 예시
💬 1) 자연어 검색 (Semantic Search)
✅ 예시:
- 사용자:
"신용카드 연체 시 연체료는?" - 기존 키워드 검색:
"신용카드","연체"포함된 문서만 검색 - 임베딩 + 벡터 DB: "연체 이자", "지연 수수료" 같은 의미적으로 유사한 문서까지 검색 가능
🖼️ 2) 이미지 검색
✅ 예시:
- 사용자가 강아지 사진을 업로드하면,
- 임베딩을 통해 유사한 강아지 이미지 추천
🎵 3) 음악 추천 시스템
✅ 예시:
- 사용자의 음악 취향을 벡터화하여, 비슷한 음악 추천
🧠 4) LLM과 결합한 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
✅ 예시:
- GPT-4 같은 모델이 최신 정보를 검색하기 위해 문서를 벡터로 변환 후 검색
🔥 6. 임베딩 사용 시 고려할 점
1️⃣ 고차원 벡터의 크기 조절
- 벡터 차원이 너무 크면 저장 공간과 검색 속도가 저하될 수 있음
2️⃣ 임베딩 모델 선택
- Word2Vec, BERT, OpenAI 모델 중 작업에 맞는 모델을 선택해야 함
3️⃣ 유사도 측정 방법
- 코사인 유사도, 유클리드 거리 등 적절한 거리 측정 기법을 사용해야 함
