Vector Embedding 기반 의미론적 데이터 거리 측정 및 검색 구조 설계

Context

텍스트 데이터의 단순 토큰화를 넘어 컴퓨터가 이해 가능한 의미론적 관계 정의 필요성 대두. 기존 키워드 매칭 방식으로는 단어 간의 유사성이나 맥락적 연관성을 처리하는 데 한계 존재.

Technical Solution

• 고차원 Vector 공간 내 유사 객체 간 거리를 최소화하는 Embedding 학습 체계 구축
• 개념 간 관계를 벡터 방향으로 인코딩하여 Vector Arithmetic(예: king - man + woman)을 통한 의미 도출 구현
• Cosine Similarity 연산을 통한 두 벡터 간 정렬 수준 측정으로 의미적 유사도 수치화
• Vector Database의 Nearest-Neighbor Search 결합을 통한 고성능 Semantic Search 아키텍처 설계
• RAG 및 Clustering 시스템의 핵심 Retrieval 엔진으로 활용하는 파이프라인 구성