임베딩(Embeddings)이란 무엇인가요?

임베딩(Embeddings)이란 무엇인가요?

임베딩은 텍스트와 같은 비정형 데이터를 고정된 크기의 벡터로 변환하는 기술입니다. 단어, 문장, 문서 등 어떤 형태의 텍스트든 수치화된 형태로 바꿔야만 기계가 이해하고 계산할 수 있습니다.

예를 들어 "나는 사과를 좋아해"와 "난 애플을 좋아해"는 인간의 눈엔 비슷하게 보이지만, 기계 입장에선 완전히 다른 문자열입니다. 하지만 임베딩을 거치면 두 문장이 서로 비슷한 위치의 벡터로 표현되어, 의미적으로 유사하다는 걸 인식할 수 있게 됩니다.

왜 임베딩이 필요한가요?

임베딩은 검색, 분류, 추천, 챗봇 등 거의 모든 LLM 기반 시스템에서 핵심적인 역할을 합니다. 특히 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 구조에선 아래와 같은 이유로 필수입니다:

• 문서를 벡터로 변환한 뒤, 사용자의 질문도 임베딩하여 벡터 유사도를 기반으로 가장 관련 있는 문서를 찾아냅니다.
• 단어의 철자가 달라도, 의미가 유사하면 가까운 벡터로 매핑되어 더 유연한 검색이 가능해집니다.
• 프롬프트에 포함할 문서를 고를 때 임베딩 기반 벡터 검색을 사용함으로써 LLM의 응답 품질이 높아집니다.

임베딩은 어떻게 적용하나요?

LangChain 같은 프레임워크를 사용하면 다양한 임베딩 백엔드를 손쉽게 사용할 수 있습니다. 대표적으로 아래와 같은 임베딩 인터페이스들이 존재합니다.

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1. OpenAIEmbeddings

가장 많이 쓰이는 클라우드 임베딩 서비스입니다. OpenAI의 text-embedding-3-small 모델 등을 사용하며, 간단하게 API 키만 있으면 시작할 수 있습니다.

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small", api_key="your-api-key")
vector = embeddings.embed_query("안녕하세요, 오늘 날씨 어때?")

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2. CacheBackedEmbeddings

매번 같은 문장을 임베딩하면 비용도 들고 속도도 느려지기 때문에, 임베딩 결과를 캐싱해두고 재사용하는 방식입니다. 로컬 파일 또는 Redis 등 다양한 캐시 백엔드와 조합 가능합니다.

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.embeddings import CacheBackedEmbeddings
from langchain.storage import InMemoryStore

base = OpenAIEmbeddings()
cache = CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(
    underlying_embeddings=base,
    store=InMemoryStore()
)

vector = cache.embed_query("나는 사과를 좋아해.")

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3. HuggingFaceEmbeddings

로컬에서 직접 Hugging Face 모델을 불러와 임베딩을 수행합니다. 클라우드 비용 없이 자체 호스팅이 가능하며, 한국어 특화 모델 등을 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="jhgan/ko-sroberta-multitask")
vector = embeddings.embed_query("오늘 점심 뭐 먹지?")

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4. UpstageEmbeddings

업스테이지는 한국 스타트업으로, 한국어에 강한 LLM 및 임베딩 모델을 제공합니다. Solar-embedding 모델은 속도와 성능이 모두 뛰어난 편입니다.

from langchain.embeddings import UpstageEmbeddings

embeddings = UpstageEmbeddings(model="solar-embedding-1-large")
vector = embeddings.embed_query("서울에서 갈만한 카페 추천해줘")

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5. OllamaEmbeddings

로컬에서 LLM과 임베딩을 모두 실행할 수 있는 ollama 기반의 임베딩입니다. 프라이버시가 중요한 경우나 인터넷 없이도 실행이 가능한 장점이 있습니다.

from langchain.embeddings import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
vector = embeddings.embed_query("LangChain으로 무엇을 할 수 있을까?")

임베딩 결과는 어떻게 활용할 수 있나요?

임베딩된 벡터는 벡터 데이터베이스(예: FAISS, Weaviate, Chroma 등)에 저장해서 검색 엔진처럼 사용할 수 있습니다. 사용자가 질문을 입력하면, 동일하게 임베딩하여 벡터 간 코사인 유사도를 비교한 뒤 가장 유사한 문서를 찾는 구조입니다.

이걸 기반으로 RAG 구조를 구성하거나, 유사 문장 추천, 뉴스 기사 클러스터링 등에도 활용됩니다.

어떤 임베딩 방식을 선택해야 할까?

• 빠르게 시작하고 싶다면: OpenAIEmbeddings
• 비용/속도 절약 원하면: CacheBackedEmbeddings
• 로컬 실행 원하거나 한국어 최적화가 필요하다면: HuggingFace 또는 Upstage
• 완전한 오프라인 환경에서 구동하고 싶다면: OllamaEmbeddings

자신의 인프라 환경과 예산, 데이터 특성을 고려해 가장 적합한 임베딩 방식을 선택하는 것이 중요합니다.