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.

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]. 6%로 상승했습니다 [1]. 00002로 5분의 1 수준이 됐어요 [1].