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임베딩이란 텍스트를 벡터로 표현한 것으로, 텍스트의 의미론적 의미를 담아내는 숫자들의 집합입니다. 의미가 비슷한 두 텍스트는 단어가 다르더라도 비슷한 임베딩 값을 갖습니다. AI는 콘텐츠를 비교하고 유사성을 찾아내며 RAG 과정에서 관련성 높은 출처를 선별하기 위해 임베딩을 활용합니다.
임베딩은 어떻게 작동하나요
임베딩 모델은 텍스트를 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 텍스트의 "의미"를 인코딩합니다. 의미론적으로 유사한 텍스트는 벡터 공간에서도 서로 가까운 벡터로 나타납니다.
임베딩과 RAG
1. 인덱싱: 웹 콘텐츠가 임베딩으로 변환되어 저장됩니다.
2. 사용자 질의: 질문이 임베딩으로 변환됩니다.
3. 시맨틱 검색: 시스템이 가장 가까운 임베딩을 가진 콘텐츠를 찾아냅니다.
AEO 관점에서의 의미
키워드를 넘어서: AI는 단어뿐 아니라 의미를 이해합니다.
의미론적 커버리지: 동의어와 다양한 표현을 사용하면 선택될 가능성이 높아집니다.
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