RAG에서의 Embedding과 Vector

RAG에서의 Embedding과 Vector

RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 사용되는 모델 중 하나로, 정보 검색과 생성 모델을 결합하여 효과적인 문장 생성을 수행하는 데 주로 사용됩니다. RAG에서는 문맥을 이해하고 적절한 답변을 생성하기 위해 Embedding과 Vector 두 가지 개념이 중요한 역할을 합니다.

1. Embedding

Embedding은 텍스트를 수치화하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정을 말합니다. RAG에서는 문장, 단어 또는 문서를 임베딩하여 벡터 형태로 표현합니다. 이를 통해 컴퓨터는 단어나 문장 간의 유사성을 계산하고, 문맥을 이해하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

예를 들어, "고양이는 야옹이 우는 동물이다"라는 문장을 임베딩한다면, 각 단어는 고유한 벡터로 변환됩니다. 이 벡터는 단어의 의미와 특성을 반영하며, 유사한 단어는 비슷한 벡터로 표현됩니다. Embedding을 통해 RAG는 단어 간의 관계를 이해하고, 문장을 의미론적으로 분석할 수 있습니다.

2. Vector

Vector는 수학적으로 크기와 방향을 가지는 개념으로, RAG에서는 문장이나 문서를 벡터로 표현하여 처리합니다. 벡터는 공간 상의 한 점을 나타내며, RAG에서는 문장이나 문서의 특징을 잘 반영하는 벡터를 생성하여 활용합니다.

예를 들어, "고양이는 야옹이 우는 동물이다"라는 문장을 벡터로 표현한다면, 각 단어의 임베딩 벡터를 합산하여 문장 벡터를 생성할 수 있습니다. 이 문장 벡터는 해당 문장의 의미와 특성을 담고 있으며, 다른 문장과의 유사성을 계산하는 데 사용됩니다. RAG에서는 벡터를 활용하여 문장 검색, 문장 생성 등 다양한 작업을 수행합니다.

이와 같이 RAG에서 Embedding과 Vector는 문장의 의미를 표현하고, 문맥을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 RAG는 더욱 정확하고 의미 있는 답변을 생성할 수 있습니다.

3. Example

예를 들어, Embedding을 설명하기 위해 "고양이", "개", "토끼"라는 단어들이 있다고 가정하겠습니다. 각 단어는 임베딩 과정을 거쳐 벡터로 표현됩니다. 이 때, 각 단어의 임베딩 벡터는 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

"고양이"의 임베딩 벡터: [0.2, 0.7, -0.3]
"개"의 임베딩 벡터: [-0.5, 0.9, 0.1]
"토끼"의 임베딩 벡터: [0.8, -0.2, 0.6]

이와 같이 각 단어는 벡터로 표현되며, 벡터의 각 차원은 해당 단어의 의미와 특징을 반영합니다. 예를 들어, "고양이"와 "개"는 첫 번째 차원에서 큰 차이를 보이고, "고양이"와 "토끼"는 두 번째 차원에서 큰 차이를 보입니다. 이렇게 임베딩된 단어 벡터를 활용하여 단어 간의 유사성을 계산하거나 문맥을 이해하는 작업을 수행할 수 있습니다.

 

또한 Vector를 설명하기 위해 "고양이는 야옹이 우는 동물이다"라는 문장을 벡터로 표현한다고 가정해봅시다. 각 단어의 임베딩 벡터를 합산하여 문장 벡터를 생성할 수 있습니다. 이 때, "고양이는 야옹이 우는 동물이다"라는 문장의 벡터는 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

문장 벡터: [0.5, 0.4, 0.3]
이 문장 벡터는 해당 문장의 의미와 특성을 담고 있습니다. 다른 문장과의 유사성을 계산하거나 문장 생성 등의 작업에 활용할 수 있습니다.