Embedding 4장 카드뉴스

AI 기초 분야에서 쓰이는 용어로, 문장·이미지·코드 같은 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환해 의미가 비슷한 항목끼리 가깝게 배치하는 표현 방식입니다.

임베딩은 컴퓨터가 글이나 그림의 "뜻"을 좌표로 바꿔 적어 두는 작업이에요. Spotify가 "비슷한 노래"를 추천하거나 인스타그램이 비슷한 릴스를 띄워 줄 때 쓰는 게 바로 이 원리입니다. 노래·문장·사진을 모두 같은 좌표계에 점으로 찍어 두면, 가까운 점끼리는 "비슷한 것"으로 묶을 수 있어요. 학과 자료실 책 1만 권에 각각 좌표를 적어 놓고 "내 시험 주제랑 가까운 책"부터 꺼내 보는 그림과 비슷합니다. ChatGPT가 사내 매뉴얼을 읽고 답하거나, 쿠팡이 비슷한 상품을 끌어올 때 뒤에서 돌고 있는 부품이라 알아 두면 쓸모가 많습니다.

**케이스 1: OpenAI text-embedding-3 — 신모델 전환으로 비용 80% 절감, 한국어 검색 품질 대폭 개선** OpenAI는 2024년 1월 text-embedding-3-small과 3-large를 공개했습니다 [1]. 다국어 검색 벤치마크 MIRACL 평균 점수가 직전 모델 ada-002의 31.4%에서 54.9%로 올랐고, MTEB 평균은 61.0%에서 64.6%로