728x90 반응형 Faiss1 GPT로 텍스트 임베딩 검색 에이전트 만들기 안녕하세요. 오늘은 GPT를 활용하여 텍스트 임베딩 검색 에이전트를 만드는 과정을 소개해드리려고 합니다. 이를 통해 우리는 자연어 처리(NLP) 분야의 강력한 도구를 활용하여 다양한 텍스트 데이터를 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 됩니다.텍스트 임베딩이란?텍스트 임베딩은 단어 또는 문장 등을 고정 길이의 벡터로 변환하는 기술입니다. 예를 들어, "사과"와 "과일"은 서로 관련이 있다고 판단되어 비슷한 벡터 값으로 매칭될 수 있습니다. 이는 마치 우리가 단어를 다루는 것과 같이, 데이터 간의 의미적 관계를 유지하면서 수치적인 형태로 변환하는 것입니다.왜 텍스트 임베딩이 중요한가?텍스트 임베딩은 정보 검색, 추천 시스템, 감정 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 검색 엔진은 사용자 쿼리와 문서 .. 2025. 4. 28. 이전 1 다음 728x90 반응형
