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벡터 임베딩(Embedding)

텍스트를 숫자 벡터로 바꿔 "의미가 비슷함"을 "벡터 거리가 가까움"으로 만드는 기술로, 벡터 검색과 장기 기억의 기반 표현입니다.

임베딩(Embedding)은 텍스트를 고정 길이의 숫자 목록(벡터)으로 변환하는 기술입니다. 의미가 비슷한 내용은 공간에서 서로 가까이 위치합니다. 덕분에 기계는 글자가 같은지가 아니라 "거리"로 두 문장의 의미가 비슷한지를 판단할 수 있습니다.

Enclave에서 임베딩은 장기 기억과 지식 검색의 기반입니다. 대화·사건·자료를 벡터로 인코딩해 두면, 필요할 때 키워드 매칭이 아니라 의미 기준으로 가장 관련 있는 기억을 찾아 모델에 전달할 수 있습니다.

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