AI가 텍스트의 의미를 이해한다고 말할 때, 그 핵심에는 임베딩(Embedding) 이라는 개념이 자리하고 있습니다.
임베딩은 단순히 텍스트를 저장하는 방식이 아니라, 의미를 비교하고 판단하기 위한 표현 방식입니다. 이 글에서는 임베딩이 무엇인지, 그리고 유사도 검색에서 어떤 역할을 하는지를 구조적으로 설명합니다.
임베딩은 ‘의미를 숫자로 표현하는 방식’입니다
사람은 문장을 읽고 의미가 비슷한지 아닌지를 직관적으로 판단합니다.
하지만 컴퓨터는 문장의 의미를 그대로 이해할 수 없습니다.
그래서 AI는 텍스트를 숫자의 집합, 즉 벡터(vector)로 변환합니다.
이 변환 결과가 바로 임베딩입니다.
임베딩은 단순히 글자를 숫자로 바꾸는 것이 아니라,
문장이 가진 의미적 특징을 수치화한 결과라고 볼 수 있습니다.
비슷한 의미는 비슷한 위치에 놓입니다
임베딩의 중요한 특징은,
의미가 비슷한 문장일수록 숫자 공간에서 서로 가까운 위치에 놓인다는 점입니다.
예를 들어 표현은 다르지만 의미가 유사한 문장들은
임베딩 벡터 공간에서 짧은 거리로 계산됩니다.
반대로 주제가 전혀 다른 문장들은 멀리 떨어진 위치에 배치됩니다.
이 구조 덕분에 AI는 문장을 직접 비교하지 않고도
의미의 유사성을 계산할 수 있습니다.
유사도 검색은 키워드 검색과 다릅니다
기존의 키워드 검색은 단어의 일치 여부를 중심으로 동작합니다.
같은 단어가 포함되어 있지 않으면, 의미가 비슷해도 검색 결과에서 제외될 수 있습니다.
반면 유사도 검색은
문장을 임베딩으로 변환한 뒤,
벡터 간의 거리를 계산해 가장 가까운 결과를 찾습니다.
이 방식에서는
- 단어가 달라도
- 표현이 달라도
의미가 비슷하다면 검색 결과로 선택될 수 있습니다.
임베딩은 RAG 구조의 핵심 요소입니다
RAG 구조에서는 수집된 문서 조각과 사용자의 질문을
모두 임베딩으로 변환합니다.
이후 질문 임베딩과 가장 가까운 문서 임베딩을 찾아내고,
그 결과를 바탕으로 AI가 답변을 생성합니다.
즉, 임베딩은
“어떤 문서를 참고할 것인가”를 결정하는 기준으로 사용됩니다.
임베딩 품질이 낮으면, 검색 단계에서부터 잘못된 정보가 선택될 수 있습니다.
임베딩은 저장과 검색을 동시에 가능하게 합니다
임베딩은 한 번 생성해두면,
벡터 형태로 저장해 두었다가 반복적으로 활용할 수 있습니다.
이 덕분에 AI 시스템은
대량의 문서를 빠르게 비교하고,
실시간으로 유사한 내용을 찾아낼 수 있습니다.
임베딩은 단순한 변환 과정이 아니라,
의미 기반 검색을 가능하게 하는 저장 방식이기도 합니다.
임베딩을 이해할 때 중요한 점
임베딩은 사람이 직접 해석하기 위한 값이 아닙니다.
숫자 하나하나에 의미를 부여하기보다는,
벡터 간의 거리와 관계가 중요합니다.
따라서 임베딩은 결과물이 아니라,
비교와 판단을 위한 중간 표현으로 이해하는 것이 적절합니다.
정리
임베딩은 텍스트의 의미를 숫자 벡터로 표현하는 방식입니다.
이 벡터를 통해 AI는 문장 간의 의미적 유사성을 계산하고,
유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
임베딩은 키워드 검색의 한계를 보완하며,
RAG와 같은 구조에서 핵심적인 역할을 담당합니다.
이 개념을 이해하면, AI가 어떻게 “비슷한 의미”를 판단하는지도 자연스럽게 설명할 수 있습니다.