embedding(임베딩)

이해하기

임베딩은 사람이 쓰는 텍스트나 이미지 같은 데이터를
컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터 형태로 바꾸는 과정입니다.

예를 들어 “강아지”라는 단어를 [0.23, -0.41, 0.91, ...] 같은 벡터로 변환해서
AI가 “고양이”와 비슷하다고 느낄 수 있게 만들어줍니다.

1. 비슷한 것 찾기

• 단어, 문장, 이미지 등을 임베딩하면
• 서로 의미가 가까운 것끼리 벡터 공간에서도 가깝게 위치합니다.
• 예: “사과”와 “배”는 가까이, “사과”와 “자동차”는 멀리 있음

2. 의미 기반 검색

• “서울 전망 좋은 레스토랑”처럼 자연어로 검색했을 때
• 단순 키워드 매칭이 아니라 문장의 의미를 이해한 결과를 보여줍니다.

3. 추천 시스템

• 사용자 행동을 임베딩해서 비슷한 취향의 사람이나 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

4. 감정 분석이나 분류

• 문장의 임베딩을 통해 긍정/부정 같은 감정을 파악하거나
• 글의 주제를 분류할 수 있습니다.

5. 멀티모달(텍스트+이미지) 처리

• 텍스트와 이미지를 같은 공간에 임베딩해서
• “고양이 사진”이라는 문장으로 실제 고양이 이미지를 찾을 수 있습니다.

⚙️ 임베딩은 어떻게 동작할까?

1. 데이터 입력

   • 텍스트(단어, 문장), 이미지, 사용자 정보 등

2. 모델에 입력

   • 사전 학습된 임베딩 모델에 데이터를 넣습니다

3. 벡터로 변환

   • 모델은 입력 데이터를 고정된 차원의 숫자 벡터로 변환합니다
   • 예: [0.12, -0.88, 1.03, ..., 0.25] (512차원, 768차원 등)

🔍 임베딩 차원은 왜 중요할까?

임베딩 벡터는 보통 512, 768, 1024차원 등으로 구성됩니다.
차원이 높을수록 표현력은 좋아지지만, 계산 비용과 저장 용량도 커집니다.

• 낮은 차원: 빠르지만 정보 손실이 있을 수 있음
• 높은 차원: 정확하지만 느리거나 무거움

🛠 대표적인 임베딩 모델 & 툴