What is Vector Embedding?단어는 어떤 텍스트의 공간 안에서 관계가 있다. sementic search는 그 관계를 찾아주는 것.컴퓨터는 이 관계들을 어떻게 알 수 있나?단어를 좌표공간에 표현하면 어떨까? 그래서 숫자로 표현함. 방향과 크기를 가진 벡터로 표현함 -> 벡터 임베딩텍스트를 벡터로 변환하기 위해 embedding model 을 사용함. 딥러닝 기반의 transformer 아키텍처를 사용해서 단순 단어반 보는 것이 아니라 (word2vec) 문맥, 전체 의미를 활용해서 벡터로 만들어줌.유사한 벡터 = 유사한 의미와 맥락이러한 특징을 사용해서 결과를 찾아주는게 semantic search의 핵심 How Sementic search works?- vector- model- em..
