임베딩은 많은 AI 애플리케이션에서 사용되는 저수준 기능이지만, 일반 사용자가 채팅 모델만큼 쉽게 인지하기 어렵습니다. 간단히 말해, 임베딩은 문장, 텍스트 조각 또는 콘텐츠 조각을 유사성을 계산하는 벡터 표현 집합으로 변환하는 것입니다. 이 때문에 시스템은 "이 두 문장은 문자 그대로 다르지만 같은 것을 말한다"고 판단할 수 있으며, 이것이 의미 탐색과 지식 검색이 임베딩과 불가분의 관계인 이유입니다.
임베딩이 없으면 많은 검색 시스템은 키워드 매칭만 할 수 있습니다. 사용자는 단지 다른 질문을 하면 되며, 결과가 틀릴 수도 있습니다. 임베딩의 가치는 텍스트를 '문자 그대로의 문자열'에서 '의미적 위치'로 바꿔 시스템이 단순히 같은 단어를 맞추는 것보다 진짜 관련성 높은 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있게 해준다는 점입니다.
실제 상황에서는 어떤 용도가 있나요?
가장 일반적인 시나리오는 지식 기반 검색, Q&A 회상, 유사 콘텐츠 추천, 태그 클러스터링, 중복 제거 판정입니다. 예를 들어, 사용자가 "모델이 무작위로 만들어내는 것을 멈추게 하는 방법"을 묻는다면, 시스템은 "환각 감소 방법"이나 "답변 정확도 향상"과 같은 관련 정보를 Embedding을 통해 찾을 수 있으며, 이 문장이 저장되지 않았더라도 가능합니다.
많은 RAG 시스템이 임베딩을 사용하는 이유
RAG의 첫 단계는 종종 생성하는 것이 아니라, 먼저 데이터에서 콘텐츠를 찾는 것이기 때문입니다. 임베딩은 사용자 질문과 데이터 슬라이스를 같은 의미 공간에 배치하고 가장 가까운 스니펫을 찾는 역할을 합니다. 이 단계가 없으면 RAG는 진정으로 관련성 높은 맥락을 꾸준히 찾기 어렵다.
일반 사용자가 어느 점을 이해해야 할지 파악하면 충분합니다
- 임베딩은 질문에 답하는 책임이 아니라, 오히려 '시스템이 올바른 정보를 찾도록 돕는' 역할에 가깝습니다.
- 대형 모델 자체와 동등하지는 않지만, 대형 모델 응용에서 중요한 기본 기능인 경우가 많습니다.
- 부정확한 검색과 불안정한 회상은 종종 임베딩 성능과 직접적으로 관련이 있습니다.
따라서 임베딩의 핵심 역할은 '콘텐츠를 생성'하는 것이 아니라 '유사성을 이해하는 것'입니다. 제품이 의미 검색, 지식 검색, 콘텐츠 매칭을 포함한다면, 거의 항상 기본 솔루션에 나타납니다.
