▲GN⁺ 2024-04-18 | parent | ★ favorite | on: AI에 호기심 있는 앱 개발자를 위한 좋은 시작점, Embeddings(bawolf.substack.com)Hacker News 의견 해커뉴스 댓글 요약 RAG 모델을 활용한 문서 임베딩 및 유사도 검색의 편의성 sentence-transformers와 faiss 라이브러리를 사용하면 쉽게 문서 임베딩과 유사도 검색을 구현할 수 있음 뉴욕 타임즈의 추천 시스템보다 나은 성능을 보여주는 것이 재미있는 프로젝트가 될 수 있음 James Briggs의 유튜브 채널에 관련 내용이 잘 설명되어 있음 임베딩의 기본 개념 이해 AI/딥러닝 없이도 단어에 고유 인덱스를 부여하고, 빈도수에 따라 값을 누적하는 방식으로 임베딩을 만들 수 있음 코사인 유사도 등을 활용해 유사도 검색도 가능함 딥러닝 기반 임베딩은 이러한 기본 개념 위에 단어/토큰 필터링, 동의어 처리 등의 기능이 추가된 것임 임베딩 생성 과정에 대한 상세 설명 부족 글에서는 임베딩 생성 과정에 대해 They're a bit of a black box라고만 언급하고 자세히 설명하지 않음 직접 단어 벡터를 만들어보고, Word2Vec 등의 방법론을 이해하는 것이 도움될 수 있음 Earthly 블로그 포스트 Jay Alammar의 Word2Vec 설명 글 동음이의어 처리의 어려움 동음이의어로 인해 검색 결과가 의도치 않게 나오는 경우가 있음 (예: "king"으로 검색 시 ruler(자) 아이콘이 나오는 등) 관련 아이콘을 찾을 수 있다는 장점과 함께 재미있는 도전 과제가 될 수 있음 벡터 저장소 없이도 임베딩 활용 가능 대용량 데이터의 프로덕션 환경에서는 지연 시간 등의 이유로 벡터 저장소가 중요하지만, 토이 프로젝트 수준에서는 Numpy 등으로 간단히 구현 가능 Numpy의 @ 연산자를 활용해 정규화된 쿼리 벡터와 레코드 행렬 간 내적을 구하는 방식으로 유사도 계산 가능 로컬 환경에서 임베딩 로직 실행 방법 OpenAI API에 의존하지 않고 로컬 환경이나 데이터베이스에서 직접 임베딩을 생성할 수 있는 방법에 대한 궁금증 제기 기술 문서 작성 시 임베딩 활용 가능성 챗GPT 등장 이후 기술 문서 작성자들 사이에서 시맨틱 검색 도구로서의 활용 가능성에 대한 논의 활발 문서 작성에 필요한 리서치 단계에서 효율성 향상에 도움될 수 있음 임베딩 저장 및 활용 방법 임베딩을 생성하고 저장한 뒤, 필요할 때마다 불러와서 사용하는 것이 일반적임 간단한 경우에는 임베딩을 바로 배열 등으로 전달해 사용할 수도 있음 임베딩 저장이 어려운 부분인데, 특수한 데이터베이스가 필요한 건 아니고 SQLite의 BLOB 등으로도 가능함 임베딩이 '만료'되는 경우는 없음 AI 입문 개발자를 위한 배경 지식 설명 부족 글에서 임베딩이나 벡터 데이터베이스 등의 개념을 설명 없이 바로 사용법으로 넘어가고 있음 AI에 관심 있는 앱 개발자의 좋은 시작점을 찾는 사람들에게는 관련 개념에 대한 소개가 필요했을 것으로 보임
Hacker News 의견
해커뉴스 댓글 요약
RAG 모델을 활용한 문서 임베딩 및 유사도 검색의 편의성
sentence-transformers와faiss라이브러리를 사용하면 쉽게 문서 임베딩과 유사도 검색을 구현할 수 있음임베딩의 기본 개념 이해
임베딩 생성 과정에 대한 상세 설명 부족
They're a bit of a black box라고만 언급하고 자세히 설명하지 않음동음이의어 처리의 어려움
벡터 저장소 없이도 임베딩 활용 가능
@연산자를 활용해 정규화된 쿼리 벡터와 레코드 행렬 간 내적을 구하는 방식으로 유사도 계산 가능로컬 환경에서 임베딩 로직 실행 방법
기술 문서 작성 시 임베딩 활용 가능성
임베딩 저장 및 활용 방법
AI 입문 개발자를 위한 배경 지식 설명 부족