LLM 임베딩은 의미론적 의미를 포착하는 단어, 문장 또는 기타 데이터의 숫자 표현으로, AI 애플리케이션에서 효율적인 텍스트 처리, 유사성 검색 및 검색을 가능하게 합니다. 임베딩은 신경망 변환을 통해 생성되며, 특히 GPT 및 BERT와 같은 트랜스포머 모델에서 자체 주의 메커니즘을 사용하여 도메인별 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 임베딩은 검색 엔진, 추천 시스템, 가상 비서, AI 에이전트 등 다양한 애플리케이션을 지원하며, Couchbase Capella™와 같은 도구를 통해 실제 솔루션과의 통합을 간소화할 수 있습니다.
LLM 임베딩이란 무엇인가요?
LLM 임베딩은 고차원 공간에서 의미적 의미를 포착하는 단어, 문장 또는 기타 데이터 유형을 숫자로 표현한 것입니다. 이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 대규모 언어 모델 (LLM)을 사용하여 텍스트를 효율적으로 처리, 비교, 검색할 수 있습니다. LLM은 원시 텍스트를 직접 처리하는 대신 입력 데이터를 다음과 같이 변환합니다. 벡터 비슷한 의미를 서로 가깝게 묶는 클러스터링입니다. 이러한 클러스터링을 통해 문맥을 이해할 수 있습니다, 유사도 검색자연어 이해 및 추천 시스템 등 다양한 작업을 위한 효율적인 지식 검색을 지원합니다.
LLM에서 사용할 준비를 위해 사용자 입력을 기반으로 임베딩을 빌드하는 데 도움이 되는 일반적인 애플리케이션입니다.
임베딩은 어떻게 작동하나요?
LLM은 입력 토큰을 벡터 공간에 매핑하는 신경망 변환 레이어를 통해 텍스트를 전달하여 임베딩을 생성합니다. 이러한 변환은 구문 및 의미 관계를 포착하여 비슷한 의미를 가진 단어가 더 가까운 벡터 표현을 갖도록 합니다. 다음과 같은 트랜스포머 기반 모델은 GPT 그리고 BERT 는 자체 주의 메커니즘을 사용해 단어에 문맥적 가중치를 부여하고 주변 단어를 기반으로 임베딩을 구체화합니다. 임베딩은 단어를 숫자 형식으로 변환하여 유사도 비교, 클러스터링, 검색 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다.
또한 도메인별 애플리케이션을 위해 사전 학습된 임베딩을 미세 조정하여 법률 또는 의료 문서 검색과 같은 특수 작업의 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 출력을 더욱 최적화하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG) 를 사용하여 응답을 생성하기 전에 추가 지식창고나 도메인을 참조할 수 있습니다. 카우치베이스는 다음을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 엔드투엔드 RAG 애플리케이션 인기 있는 오픈 소스 LLM 프레임워크와 함께 벡터 검색 사용 LangChain.
LLM의 구성 요소
LLM은 임베딩을 생성하고 텍스트를 처리하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이러한 구성 요소를 종합하여 LLM은 심층적인 언어 관계를 파악하고 의미 있는 임베딩을 생성할 수 있습니다:
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- 그리고 토큰화 레이어 는 입력을 하위 단어 또는 문자로 나누고 이를 숫자 표현으로 변환합니다.
- 그리고 임베딩 레이어 는 이러한 토큰을 고차원 벡터로 변환합니다.
- 그리고 주의 메커니즘, 특히 자기 주의는 문맥에 따라 단어가 서로에게 어떤 영향을 미치는지 결정합니다.
- 그리고 피드포워드 레이어 임베딩을 세분화하고 출력 예측을 생성합니다.
- 위치 인코딩 도움말 모델 어순을 이해하여 일관된 텍스트 처리를 보장합니다.
유니모달 임베딩과 멀티모달 임베딩 비교
유니모달 임베딩은 특정 벡터 공간 내에서 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 단일 데이터 유형을 나타냅니다. 예를 들어 텍스트 임베딩은 언어 패턴에만 초점을 맞춥니다.
멀티모달 임베딩은 여러 데이터 유형을 공유 공간에 통합하여 모델이 다양한 모달리티를 처리하고 관련시킬 수 있도록 합니다. 멀티모달 임베딩은 비디오 캡션, 음성 비서, 교차 모드 검색과 같이 서로 다른 데이터 유형이 원활하게 상호 작용해야 하는 애플리케이션에 매우 중요합니다. 예를 들어, OpenAI의 CLIP 모델은 텍스트와 이미지 임베딩을 정렬하여 텍스트 기반 이미지 검색을 가능하게 합니다.
임베딩 유형
임베딩은 구조와 사용 목적에 따라 다릅니다:
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- 단어 임베딩 는 동시 발생 패턴을 기반으로 개별 단어를 나타냅니다.
- 문장 임베딩 전체 문장을 인코딩하여 더 넓은 문맥적 의미를 포착합니다.
- 문서 임베딩 를 긴 텍스트 본문으로 확장합니다.
- 크로스 모달 임베딩 서로 다른 데이터 유형을 공유 공간에 정렬하여 텍스트, 이미지, 오디오 간의 상호 작용을 용이하게 합니다.
- 도메인별 임베딩 는 의학이나 금융과 같은 분야의 성능을 향상시키기 위해 특수 데이터 세트에서 미세 조정됩니다.
임베딩의 각 유형은 다음과 같은 다양한 작업을 수행합니다. 검색 최적화 또는 콘텐츠 추천.
LLM 임베딩 사용 사례
LLM 임베딩은 효율적인 텍스트 및 데이터 비교를 지원하여 다양한 애플리케이션을 강화합니다:
AI 에이전트GenAI를 사용하여 인간의 추론과 프로세스를 모방하고 자동화하는 것은 LLM의 가장 인기 있는 새로운 사용 사례입니다. 카우치베이스 카펠라의 AI 서비스 는 개발자가 신뢰성 및 비용 등 가장 중요한 GenAI의 여러 문제를 해결하여 AI 에이전트를 더 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.
임베딩 방식을 선택하는 방법
프로젝트에 가장 적합한 임베딩 방식은 수행하려는 작업, 작업 중인 데이터의 유형, 필요한 정확도 수준에 따라 달라집니다. BERT나 GPT와 같은 사전 학습된 임베딩은 일반적인 언어 이해에 효과적이지만, 도메인별 정확도가 중요한 경우에는 특수 데이터 세트에 대한 임베딩을 미세 조정하여 성능을 향상시켜야 합니다. 크로스 모달 작업에는 멀티 모달 임베딩이 필요하며, 고속 검색 애플리케이션에는 Faiss와 같은 고밀도 벡터 검색 기술이 유용할 것입니다.
사용 사례의 복잡성에 따라 경량 모델로 충분한지 아니면 딥 트랜스포머 기반 접근 방식이 필요한지 여부가 결정됩니다. 또한 요구 사항을 충족하는 임베딩 전략을 선택할 때는 컴퓨팅 비용과 스토리지 제약 조건도 고려해야 합니다.
LLM용 데이터 임베드 방법
데이터 임베딩에는 텍스트를 전처리하고 토큰화한 다음 임베딩 모델을 통과시켜 숫자 벡터를 얻는 과정이 포함됩니다. 토큰화는 텍스트를 고차원 공간에 매핑하기 전에 하위 단어 또는 문자로 분할합니다. 그런 다음 모델은 여러 계층의 신경 변환을 통해 임베딩을 구체화합니다.
임베딩을 생성한 후에는 효율적인 검색을 위해 저장하거나 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. OpenAI의 임베딩 API, 허깅 페이스 트랜스포머, TensorFlow의 임베딩 레이어와 같은 도구를 사용하면 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 정규화나 차원 축소와 같은 후처리 단계는 클러스터링이나 검색과 같은 다운스트림 애플리케이션의 효율성을 향상시킵니다.
Capella에 JSON 문서를 저장하는 Couchbase 고객의 경우, 사용자 지정 임베딩 시스템을 구축할 필요가 없습니다. 카펠라의 벡터화 서비스 는 데이터를 벡터 표현으로 원활하게 변환하여 AI 개발을 가속화합니다.
주요 내용 및 다음 단계
LLM 임베딩은 다음과 같은 중요한 구성 요소입니다. AI 기반 애플리케이션 검색 엔진, 가상 비서, 추천 시스템, AI 에이전트 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이를 통해 텍스트와 데이터를 매우 효율적으로 비교하여 의미 있는 결과물과 탁월한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
카우치베이스 카펠라의 통합 개발자 데이터 플랫폼은 널리 사용되는 LLM을 지원하며 검색 구축 및 실행에 이상적입니다, 에이전트 AI및 엣지 앱 LLM 임베딩을 활용할 수 있습니다. Capella에는 개발자가 SQL 쿼리를 작성하고, 테스트 데이터를 생성하고, 올바른 인덱스를 선택하여 쿼리 시간을 단축할 수 있도록 도와주는 AI 기반 코딩 도우미인 Capella iQ가 포함되어 있습니다. 다음에서 시작하여 실행할 수 있습니다. 무료 티어 신용 카드 없이도 몇 분 안에 결제할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
LLM은 단어 임베딩을 사용하나요? LLM은 단어 임베딩을 사용하지만, 일반적으로 정적인 단어 임베딩이 아닌 문맥 임베딩을 생성합니다. Word2Vec과 같은 기존 방식과 달리 LLM 임베딩은 주변 컨텍스트에 따라 변경됩니다.
LLM의 임베딩 모델이란 무엇인가요? LLM의 임베딩 모델은 텍스트를 의미론적 의미를 포착하는 고차원 숫자 벡터로 변환합니다. 이러한 모델은 LLM이 텍스트를 효율적으로 처리, 비교, 검색하는 데 도움이 됩니다.
임베딩 모델의 예는 무엇인가요? OpenAI의 텍스트 임베딩 모델(예: 텍스트 임베딩-3-small 및 텍스트 임베딩-3-large)은 검색, 클러스터링 및 검색 작업을 위한 임베딩을 생성합니다. 다른 예로는 BERT 기반 모델과 SentenceTransformers가 있습니다.
LLM에서 토큰과 임베딩의 차이점은 무엇인가요? 토큰은 LLM이 처리하는 개별 텍스트 단위(단어, 하위 단어 또는 문자)이며, 임베딩은 이러한 토큰의 숫자 벡터 표현입니다. 임베딩은 모델이 의미를 이해할 수 있도록 의미 관계를 인코딩합니다.
LLM은 왜 토큰화하나요? 토큰화는 텍스트를 더 작은 단위로 나누기 때문에 LLM이 임베딩을 효율적으로 처리하고 생성할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 다양한 언어, 희귀 단어, 다양한 문장 구조를 처리할 수 있습니다.
