이와 같이 임베딩 모델을 사용하면 텍스트를 손쉽게 벡터로 변환할 수 있습니다.

(2) 벡터 검색

벡터 검색(Vector Retrieval)은 사용자의 질문(Query)을 벡터화한 후, 데이터베이스에 저장된 벡터들과 비교하여 질문과 의미적으로 가장 가까운 문서를 검색하는 과정입니다.

이때 의미적으로 가장 가까운 문서를 찾기 위해 가장 널리 사용되는 방법이 유클리드 거리와 코사인 유사도입니다. 다음 표는 두 방법을 비교한 것입니다.