Embedding Visualizer

임베딩(Embedding)은 단어, 문장, 이미지 등을 고정된 크기의 벡터(숫자 배열)로 변환하는 기술입니다.

핵심 개념

• 벡터 공간: 의미가 유사한 항목은 가까운 위치에 배치됩니다
• 코사인 유사도: 두 벡터 사이의 각도로 유사도를 측정합니다
• 차원 축소: 고차원 벡터를 2D/3D로 시각화합니다 (t-SNE, UMAP)

유명한 예제: King - Man + Woman = Queen

Word2Vec에서 발견된 흥미로운 특성입니다. "왕"에서 "남자" 의미를 빼고 "여자" 의미를 더하면 "여왕"에 가까운 벡터가 됩니다. 이는 임베딩이 의미적 관계를 수학적으로 표현할 수 있음을 보여줍니다.

활용 분야

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• RAG: 관련 문서를 찾아 LLM에 제공
• 분류: 텍스트/이미지 카테고리 분류