# 초보자를 위한 Vector Embeddings 가이드

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=15094](https://news.hada.io/topic?id=15094)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/15094.md](https://news.hada.io/topic/15094.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2024-05-31T09:08:03+09:00
- Updated: 2024-05-31T09:08:03+09:00
- Original source: [timescale.com](https://www.timescale.com/blog/a-beginners-guide-to-vector-embeddings/)
- Points: 27
- Comments: 3

## Topic Body

### 벡터 임베딩의 종류  
  
- **단어 임베딩**: NLP에서 단어를 표현하며, 단어 간의 의미적 관계를 캡처함. 언어 번역, 단어 유사성, 감정 분석 등에 사용됨.  
- **문장 임베딩**: 문장의 의미와 문맥을 캡처하며, 정보 검색, 텍스트 분류, 감정 분석 등에 사용됨.  
- **문서 임베딩**: 보고서나 기사 같은 문서의 내용을 캡처하며, 추천 시스템, 정보 검색, 문서 유사성 및 분류 등에 사용됨.  
- **그래프 임베딩**: 그래프의 노드와 엣지를 벡터 공간에 표현하며, 노드 분류, 커뮤니티 인식, 링크 예측 등에 사용됨.  
- **이미지 임베딩**: 이미지의 다양한 측면을 표현하며, 콘텐츠 기반 추천 시스템, 이미지 및 객체 인식, 이미지 검색 시스템 등에 사용됨.  
- **제품 임베딩**: 디지털 제품이나 물리적 제품을 표현하며, 제품 추천 및 분류 시스템, 제품 검색 등에 사용됨.  
- **오디오 임베딩**: 오디오 신호의 리듬, 톤, 피치 등을 표현하며, 감정 감지, 음성 인식, 음악 추천 등에 사용됨.  
  
### 신경망이 임베딩을 생성하는 방법  
  
- **표현 학습**: 신경망이 고차원 데이터를 저차원 공간으로 매핑하여 중요한 특성을 보존함.  
- **훈련 과정**: 신경망이 데이터를 의미 있는 임베딩으로 변환하도록 학습함. 이는 뉴런의 가중치와 바이어스를 조정하는 과정에서 이루어짐.  
- **예시**: 영화 리뷰의 긍정/부정 분류를 위한 신경망에서 단어 임베딩이 학습됨. "good"과 "excellent" 같은 단어는 유사한 임베딩을 가지게 됨.  
  
### 벡터 임베딩의 작동 원리  
  
- **벡터 공간**: 객체나 특징을 다차원 벡터 공간의 점으로 표현하며, 유사한 항목은 가까이 위치함.  
- **거리 측정**: 유클리드 거리, 코사인 유사도 등을 사용하여 벡터 간의 관계를 정량화함.  
- **예시**: "cat"과 "dog"의 벡터는 "cat"과 "car"의 벡터보다 더 가까이 위치함.  
  
### 벡터 임베딩을 활용한 개발  
  
- **챗봇**: 사용자 쿼리에 더 잘 응답하고, 문맥적으로 관련된 응답을 생성하며, 일관된 대화를 유지함.  
- **시맨틱 검색 엔진**: 키워드 매칭 대신 의미적 유사성에 기반한 검색 결과를 제공함.  
- **텍스트 분류 시스템**: 문서를 구문과 단어에 따라 분류함.  
- **추천 시스템**: 키워드와 설명의 유사성에 따라 콘텐츠를 추천함.  
  
### 데이터에 대한 벡터 임베딩 생성 방법  
  
- **데이터 수집**: 텍스트, 오디오, 이미지, 시계열 데이터 등 다양한 데이터를 수집함.  
- **데이터 전처리**: 토큰화, 노이즈 제거, 이미지 크기 조정, 정규화 등 데이터를 분석에 적합하게 처리함.  
- **데이터 분할**: 텍스트를 문장이나 단어로, 이미지를 세그먼트로, 시계열 데이터를 간격으로 나눔.  
- **벡터화**: 각 데이터 조각을 벡터로 변환함. 텍스트 데이터는 OpenAI의 텍스트 임베딩 모델, 이미지 데이터는 CNN 모델, 오디오 데이터는 스펙트로그램 등을 사용함.  
  
### 벡터 임베딩 저장 방법  
  
- **벡터 데이터베이스**: 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스 사용.  
- **PostgreSQL**: 벡터 데이터를 다른 관계형 데이터와 함께 저장할 수 있음. pgvector 확장을 사용하여 벡터를 저장하고 쿼리할 수 있음.

## Comments



### Comment 25785

- Author: gcback
- Created: 2024-05-31T17:11:33+09:00
- Points: 1

언어 모델 같이 문맥이나 의미 포착 성능을 높이기 위해 벡터크기를 키워왔는데요. 벡터의 크기가 커질수록 차원의 저주로 유클리드 거리는 유사도의 척도로는 적합하지 않다는 게 중론입니다. 그래서 벡터 간의 관계(유사도)는 코사인 유사도를 주로 사용하는 편입니다.

### Comment 25848

- Author: soon0698
- Created: 2024-06-03T07:00:27+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 25785
- Depth: 1

최근 읽은 논문을 생각나게 하는 의견이네요. 때로는 모델에 따라 코사인 유사도 역시 의미가 없을 수도 있습니다. "Is Cosine-Similarity of Embeddings Really About Similarity?" (2024)

### Comment 25750

- Author: xguru
- Created: 2024-05-31T09:10:09+09:00
- Points: 2

[임베딩(Embeddings)은 무엇이고 왜 중요한가](https://news.hada.io/topic?id=11593)  
[머신러닝 분야의 임베딩(Embedding)에 대한 상세한 가이드](https://news.hada.io/topic?id=9316)  
[AI에 호기심 있는 앱 개발자를 위한 좋은 시작점, Embeddings](https://news.hada.io/topic?id=14380)