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임베딩(Embedding)은 텍스트를 다차원 벡터로 나타낸 수치 표현입니다. 임베딩을 통해 AI는 텍스트 간의 의미적 유사성을 측정할 수 있으며, RAG 검색의 기반이 됩니다.
임베딩이란?
임베딩은 텍스트를 의미를 담고 있는 일련의 숫자(벡터)로 변환합니다. 유사한 텍스트는 유사한 임베딩을 갖습니다.
임베딩의 작동 방식
- 텍스트는 임베딩 모델에 의해 처리됩니다
- 모델은 벡터를 출력합니다(예: 1536차원)
- 벡터는 코사인 유사도로 비교됩니다
- 유사한 콘텐츠는 비슷한 방향을 가리키는 벡터를 갖습니다
AEO에서의 역할
임베딩은 다음에 사용됩니다:
- RAG 검색: 관련 콘텐츠 찾기
- 의미적 유사성: 관련 주제 그룹화
- 콘텐츠 추천: 관련 콘텐츠 제안
고객이 브랜드명 없이 AI에 물으면 다른 곳이 추천됩니다. 담당 브랜드는 어떤가요?
ChatGPT에 대한 질문에서 답변에 브랜드가 언급되지 않을 때마다, 그 자리에는 경쟁사가 추천됩니다: 6,820개의 실제 AI 답변으로 측정된 결과입니다.