Day 2 이해도 점검 | RAG 기초 | FDE Academy

Q1. 임베딩(Embedding)에 대한 설명으로 올바른 것은?

A. 텍스트를 압축하는 기술B. 텍스트를 고정 길이 숫자 벡터로 변환하는 기술C. 텍스트를 암호화하는 기술D. 텍스트를 번역하는 기술

Q2. 코사인 유사도가 0.9일 때의 의미는?

A. 두 벡터가 90도 각도B. 두 벡터가 매우 유사C. 두 벡터가 반대 방향D. 두 벡터의 크기가 같음

Q3. Chroma와 Pinecone의 주요 차이점은?

A. Chroma는 클라우드, Pinecone은 로컬B. Chroma는 유료, Pinecone은 무료C. Chroma는 로컬/자체 호스팅, Pinecone은 클라우드 관리형D. Chroma는 SQL, Pinecone은 NoSQL

Q4. 임베딩 검색이 키워드 검색보다 의미 검색에 유리한 이유는?

A. 임베딩이 더 빠름B. 임베딩이 저장 공간을 덜 차지함C. 동의어/유의어도 비슷한 벡터로 표현됨D. 임베딩이 정확히 일치하는 단어만 찾음

Q5. 벡터 DB에 저장과 검색에 다른 임베딩 모델을 쓰면?

A. 검색 속도가 느려진다B. 검색 결과가 완전히 엉뚱해진다C. 저장이 안 된다D. 비용이 증가한다