텍스트 임베딩 및 벡터 유사도 분석
1. 서론
이 비디오는 랭체인(LangChain) 환경에서 텍스트 임베딩의 개념, 작동 방식 및 다양한 모델을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 텍스트 임베딩은 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 문장 간의 유사성을 분석하고 검색하는 데 필수적인 기술입니다.
2. 텍스트 임베딩이란 무엇인가?
텍스트 임베딩은 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 형태의 벡터로 변환하는 과정입니다. 이는 문장 간의 의미적 관계를 파악하고, 유사한 문장을 검색하는 데 사용됩니다. 임베딩 모델은 이 변환 과정을 담당하며, 모델의 성능이 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 미칩니다.
3. 텍스트 임베딩 작동 방식
문서는 여러 청크로 나뉘고, 각 청크와 사용자의 질문은 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환됩니다. 변환된 벡터들을 사용하여 사용자의 질문과 가장 유사한 청크를 찾습니다. 이는 좌표 공간에서 가장 가까운 벡터를 찾는 방식으로 이루어집니다. 임베딩은 고차원 벡터를 사용하여 비정형 언어를 정형 데이터로 변환하는 데 필수적입니다.
4. 임베딩 모델 유형: 유료 모델 vs 로컬 모델
- 유료 임베딩 모델: OpenAI, Cohere, Amazon 등에서 API 형태로 제공되며, 다국어 지원, 편리한 패키징, 빠른 변환 속도를 제공하지만 비용이 발생하고 데이터 유출 위험이 있습니다.
- 로컬 임베딩 모델: 무료로 사용 가능하며, 로컬 환경에서 데이터를 처리하여 보안에 유리하지만, 모델 설치, 매개변수 설정 등 추가 작업이 필요할 수 있으며, 언어별 지원이 다릅니다.
5. 실질적 구현 및 예시
- OpenAI 임베딩: 랭체인을 사용하여 OpenAI 임베딩 모델을 호출하고, 여러 문장을 임베딩하여 벡터 길이와 차원을 확인합니다. 코사인 유사도를 사용하여 문장 유사도를 측정하고, 질문과 답변의 유사성을 평가합니다.
- 로컬 임베딩 (Hugging Face): 허깅페이스에서 제공하는 BG 모델을 사용하여 로컬 임베딩을 수행합니다. CPU를 사용하도록 설정하고 임베딩 벡터를 정규화하여 벡터 비교 시 정확도를 향상합니다.
6. 언어별 모델 성능 중요성
- BG 모델의 한계: BG 모델은 영어에 최적화되어 있어, 한국어 임베딩 시 성능이 떨어질 수 있습니다.
- 한국어 전용 모델: 한국어 전용 모델 (예: KoELECTRA)을 사용하여 한국어 문서를 정확하게 수치화해야 합니다.
- 모델 비교: 언어별 모델의 임베딩 성능을 비교하여 최적의 모델을 선택합니다.
7. 결론
텍스트 임베딩은 랭체인에서 중요한 역할을 하며, 적절한 임베딩 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 언어별 특성과 모델 성능을 고려하여 최적의 모델을 활용해야 합니다. 다음 비디오에서는 임베딩된 벡터를 저장하는 벡터 스토어에 대해 다룰 예정입니다.