AI는 단어의 의미를 어떻게 이해할까요?
“사과”라는 단어를 AI한테 보여주면 AI는 이게 과일인지, 사과드린다는 뜻인지 어떻게 구분할까요?
그리고 “강아지”랑 “개”가 비슷한 의미라는 걸 AI는 어떻게 알까요?
이 비밀이 바로 임베딩(Embedding) 이에요.
임베딩이 뭐냐면
단어나 문장을 숫자로 변환하는 기술이에요.
AI는 글자를 직접 이해하는 게 아니라, 글자를 숫자로 바꿔서 수학적으로 처리해요. 이때 비슷한 의미를 가진 단어들은 비슷한 숫자로 변환돼요.
지도 좌표 비유로 이해하기
지도에서 서울과 인천은 가깝고, 서울과 부산은 멀죠.
임베딩도 비슷해요. 의미가 비슷한 단어들은 숫자 공간에서 가깝게, 의미가 다른 단어들은 멀게 위치해요.
예를 들면:
- “강아지”와 “개” → 숫자 공간에서 매우 가까움
- “강아지”와 “자동차” → 숫자 공간에서 멀리 떨어짐
- “왕”과 “여왕” → 가깝지만 “남성”과 “여성” 차이만큼 떨어짐
이게 AI가 단어의 의미 관계를 파악하는 방식이에요.
그래서 실무에서 왜 중요하냐면
임베딩이 있어서 가능한 것들이에요.
1. 검색이 똑똑해짐
예전 검색은 키워드 일치 방식이었어요. “강아지 사료” 검색하면 딱 그 단어가 포함된 것만 나왔죠.
임베딩 기반 검색은 “반려견 먹이”를 검색해도 강아지 사료 관련 결과가 나와요. 의미가 같다는 걸 알거든요.
2. RAG가 작동하는 원리
저번에 설명한 RAG 기억하세요? AI가 회사 문서에서 관련 내용을 찾아오는 거요.
이때 임베딩을 써서 질문과 가장 의미가 비슷한 문서를 찾아오는 거예요. 키워드가 달라도 의미가 같으면 찾을 수 있는 거죠.
3. 챗봇이 맥락을 이해하는 이유
“그거 언제야?”라고 물어봤을 때 AI가 앞 대화 맥락을 파악하는 것도 임베딩 덕분이에요.
비개발자한테 솔직히 말하면
임베딩 원리를 깊게 알 필요는 없어요.
근데 이 개념 알고 있으면 “왜 AI가 의미를 이해하는 것처럼 보이는가”가 이해되고, RAG나 검색 시스템 도입 논의할 때 대화에 낄 수 있어요.
한 줄 요약
임베딩 = 단어와 문장을 숫자로 변환해서 의미 관계를 수학적으로 표현하는 기술
다음 글에서는 “벡터DB가 뭐예요?” 를 다뤄볼게요. 임베딩이랑 항상 같이 나오는 개념인데, RAG 이해하는 데 꼭 필요한 내용이에요.
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