text-embedding-3-small (1) 썸네일형 리스트형 2. 임베딩과 벡터저장소를 활용한 RAG 키워드 검색의 한계 검색 엔진이 초기에 의존했던 키워드 매칭 방식은 단어 자체가 일치해야만 문서를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 “비오는날 음식”이라는 쿼리로 파전 을 추천하려면, 파전 문서 안에 “비오는날 음식”의 키워드가 정확히 있어야 합니다. 하지만 파전을 설명하는 문서에는 다음과 같이 있습니다. "파전: 한국 요리 중의 하나로서, 반죽한 밀가루에 파를 넣어 부친 전". 문장에 ‘비오는날 음식’이라는 키워드가 없으므로 전통적인 키워드 검색으로는 해당 문서를 찾지 못합니다.즉, 의미와 상관없이 표현이 다르면 검색이 빗나가는 구조적 한계가 존재합니다. 임베딩이란 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 기술이 바로 임베딩(Embedding) 입니다. 임베딩이란 텍스트를 고차원 벡터 공간으로 변환하는 기술.. 이전 1 다음
