자연어 처리(NLP) 기술이 급속도로 발전하면서, 한국어 처리 기술도 큰 진전을 이루고 있습니다. 그 중심에는 '벡터 임베딩'이라는 혁신적인 기술이 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 한국어 벡터 임베딩의 개념, 방법, 그리고 실제 응용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.벡터 임베딩이란?벡터 임베딩은 자연어의 의미를 수치화된 벡터로 표현하는 기술입니다. 이를 통해 컴퓨터는 단어나 문장의 의미를 이해하고 처리할 수 있게 됩니다. 예를 들어, "강아지"와 "고양이"라는 단어는 서로 다른 벡터로 표현되지만, 이 벡터들은 상대적으로 가까운 거리에 위치하게 됩니다. 반면 "강아지"와 "자동차"는 더 먼 거리에 위치하게 됩니다.벡터 임베딩의 핵심 아이디어는 "유사한 맥락에서 사용되는 단어들은 유사한 의미를 가진다"는..
서론최근 인공지능과 자연어 처리 분야에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 큰 주목을 받고 있습니다. RAG는 대규모 언어 모델의 생성 능력과 외부 지식 베이스의 정확성을 결합하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 기술입니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 벡터 임베딩입니다. 본 글에서는 RAG를 위한 벡터 임베딩의 중요성, 최신 기술 동향, 그리고 실제 구현 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.벡터 임베딩의 기본 개념벡터 임베딩은 텍스트, 이미지, 음성 등의 고차원 데이터를 저차원의 밀집된 벡터 공간으로 변환하는 기술입니다. 이를 통해 복잡한 데이터의 의미와 관계를 수치화하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 만듭니다.예를 들어, "고양이"..