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Embedding이란 무엇인가? (AI에서 텍스트를 숫자로 바꾸는 핵심 기술) AI 기술에서 자주 등장하는 개념 중 하나가 바로 Embedding(임베딩) 입니다. 특히 Vector DB, RAG, AI 검색 시스템에서 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 처음 접하는 경우에는 텍스트를 숫자로 바꾼다는 개념이 어렵게 느껴질 수 있습니다. 이번 글에서는 Embedding의 개념과 원리 를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해보겠습니다. Embedding이란 무엇인가? Embedding은 텍스트나 이미지를 숫자 벡터로 변환하는 기술입니다. 쉽게 말해 사람이 이해하는 데이터를 AI가 이해할 수 있는 숫자로 바꾸는 과정 입니다. 왜 Embedding이 필요한가? AI는 텍스트의 의미를 직접 이해하지 못하고, 숫자 형태로 변환해야 처리할 수 있습니다. 문장 → 숫자 배열 이미지 → 숫자 벡터 이 과정을 통해 AI가 의미를 계산할 수 있게 됩니다. Embedding의 핵심 개념 1. 벡터(Vector) 데이터를 숫자 배열 형태로 표현한 것입니다. "강아지" → [0.12, 0.98, 0.45, ...] 이렇게 변환된 값이 벡터입니다. 2. 의미 유사성 비슷한 의미의 단어는 비슷한 벡터 값을 가집니다. 강아지 ≈ 반려견 자동차 ≈ 차량 이러한 특성을 활용해 검색이 가능합니다. Embedding과 Vector DB 관계 Embedding과 Vector DB는 함께 사용됩니다. Embedding → 데이터를 벡터로 변환 Vector DB → 벡터 저장 및 검색 이 구조가 AI 검색 시스템의 핵심입니다. Embedding이 사용되는 곳 RAG 시스템 추천 시스템 검색 엔진 AI 챗봇 AI 서비스에서 매우 중요한 역할을 합니다. 간단한 개념 흐름 텍스트 → Embedding → ...
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