임베딩(Embedding) | Vault | 김승찬 블로그

임베딩 = 텍스트·이미지 같은 비정형 데이터를 의미를 보존한 채 고정 차원의 실수 벡터로 변환 한 것. 의미가 비슷한 두 문장은 벡터 공간에서 가까이 놓인다 — 이걸로 벡터 검색, RAG Retrieval-Augmented Generation , 분류, 클러스터링이 가능해진다. 출력 차원은 모델별로 다름: OpenAI text-embedding-3-small은 1536, large는 3072, BGE-M3는 1024. 핵심 직관 유사도 계산 Cosine similarity — 각도 기반, 가장 흔함. Dot product — 임베딩이 정규화돼 있으면 cosine...