임베딩(Embedding)의 역할

**임베딩(Embedding)**은 자연어를 숫자로 표현하는 기술입니다. 자연어 처리 모델은 텍스트 데이터를 벡터 공간에 매핑하여 문장이나 단어의 의미를 수치로 표현합니다. 이렇게 하면 컴퓨터가 텍스트 데이터를 더 잘 처리할 수 있습니다.

임베딩은 대규모 언어 모델(LLM)과 RAG(Retrieval Augmented Generation)에서 중요한 역할을 합니다.

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임베딩은 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 컴퓨터가 처리하기 쉽게 만듭니다. 이렇게 하면 LLM과 RAG 모델이 자연어를 더 효과적으로 다룰 수 있습니다.

LLM에서의 역할

LLM은 거대한 양의 텍스트 데이터로 훈련됩니다. 이때 텍스트 데이터는 임베딩을 통해 숫자 벡터로 변환되어 모델에 입력됩니다. 이렇게 하면 LLM이 단어와 문장의 의미를 보다 잘 포착할 수 있습니다.

또한, 임베딩을 사용하면 모델이 유사한 의미를 가진 단어나 문장을 인식하는 데 도움이 됩니다. 벡터 공간에서 가까운 위치에 있는 단어나 문장일수록 의미가 비슷하기 때문입니다.

RAG는 LLM의 지식 생성 능력과 외부 데이터베이스의 정보를 결합합니다. 이때 임베딩은 쿼리와 데이터베이스 문서 간의 관련성을 측정하는 데 사용됩니다.

외부 데이터베이스의 모든 문서는 임베딩을 통해 벡터로 표현됩니다.

사용자가 입력한 쿼리 또한 임베딩되어 벡터로 변환됩니다.

쿼리 벡터와 문서 벡터 사이의 거리(유사도)를 계산하여 관련 문서를 찾습니다.

관련 문서는 LLM에 제공되어 쿼리에 대한 답변을 생성하는 데 활용됩니다.

이처럼 임베딩은 LLM과 RAG에서 모두 중요한 역할을 합니다. LLM이란?과 RAG(Retrieval Augmented Generation)란?에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

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위 다이어그램은 RAG에서 임베딩이 쿼리와 문서 간 관련성 계산에 어떻게 사용되는지 보여줍니다. 임베딩을 통해 텍스트를 벡터로 표현한 뒤, 벡터 간 거리를 계산하여 관련 문서를 찾습니다. 이 정보는 LLM에 제공되어 최종 답변 생성에 활용됩니다.

요약하자면, 임베딩은 LLM과 RAG가 자연어를 보다 효과적으로 처리할 수 있게 해주는 핵심 기술입니다. 텍스트 데이터를 숫자로 표현함으로써 모델의 성능을 높이고 정보 검색 및 활용 능력을 향상시킵니다.