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Dev.toAI/ML
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BART-base 기반 Embedding과 Cosine Similarity를 통한 시맨틱 유사도 구현
Understanding Text Similarity with Embeddings and Cosine Similarity
AI 요약
Context
키워드 매칭 기반 검색의 한계로 인해 문맥적 의미를 파악하는 Semantic Search의 필요성 증대. 텍스트 간의 의미적 거리 측정과 서로 다른 문장 길이에 대응하는 정규화된 유사도 측정 방식 요구.
Technical Solution
- Transformer 기반 BART-base 모델을 활용한 텍스트의 고차원 Dense Vector 변환
- 768 또는 1024 차원의 벡터 공간에 텍스트를 매핑하여 의미적 유사성을 공간적 거리로 표현
- 벡터의 크기(Magnitude)에 영향을 받지 않는 Cosine Similarity 채택을 통한 문장 길이 제약 해결
- Token-level Embedding의 평균값(Averaging) 산출을 통한 단일 문장 대표 벡터 생성
- Dot Product와 Vector Magnitude의 정규화를 통한 -1.0에서 1.0 사이의 유사도 점수 도출
- Hugging Face Pipeline을 활용한 Feature Extraction 구조 설계로 모델 추론 최적화
실천 포인트
- 문장 길이에 상관없이 의미적 방향성을 비교해야 하는 경우 Euclidean Distance 대신 Cosine Similarity 검토 - RAG 시스템 구축 시 LLM 입력 전 단계에서 관련 컨텍스트 추출을 위한 Embedding 벡터 기반 검색 도입 - 고성능 모델 없이도 BART-base(약 535M Params) 수준의 경량 모델로 기초적인 Semantic Similarity 구현 가능 여부 테스트