Vector란?
AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 단어·문장·이미지·코드의 의미를 컴퓨터가 이해하도록 압축한 숫자 묶음으로, 의미가 가까운 항목은 벡터 공간에서 거리도 가까워지도록 학습됩니다.
CARD NEWS · 기본
SNS·수업 자료·발표 슬라이드에 붙여 쓰기 좋은 4장 세트입니다. 화면을 캡처하거나 브라우저의 인쇄 기능으로 PDF를 저장해 공유할 수 있습니다.
AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 단어·문장·이미지·코드의 의미를 컴퓨터가 이해하도록 압축한 숫자 묶음으로, 의미가 가까운 항목은 벡터 공간에서 거리도 가까워지도록 학습됩니다.
벡터는 문장이나 사진처럼 사람이 쓰는 자료에 "좌표"를 매겨 두는 방법이에요. "를 거리 계산만으로 답할 수 있습니다. 인스타가 좋아요 누른 릴스랑 비슷한 영상을 띄워 주거나 쿠팡이 본 상품과 비슷한 상품을 추천하는 게 이 원리예요. ChatGPT가 사내 매뉴얼을 읽고 답할 때도, 질문 문장을 벡터로 바꿔 뜻이 가까운 문단부터 꺼내 와 답에 쓰는 식이라 알아 두면 검색·추천·RAG 어디서나 쓸모가 많습니다.
5%p OpenAI가 2024년 1월 공개한 text-embedding-3-small은 텍스트를 1536차원 벡터로 변환합니다 [3]. 00002로 떨어졌습니다 [1]. 결과 벡터는 길이 1로 정규화돼 있어 내적만으로도 유사도 비교가 가능해 사내 위키·고객지원 FAQ 검색 인프라에 그대로 얹기 좋습니다 [3].
카드를 캡처하거나 브라우저 인쇄 → PDF로 저장하면 인스타·수업 자료에 쓸 수 있습니다. CC BY-SA 4.0에 따라 출처(AI for Everyone by Percent · ai.percent.ac)와 라이선스를 표시하면 상업적으로도 이용할 수 있습니다. 내용을 바꿨다면 그 사실을 밝히고 같은 라이선스로 공유해 주세요.