전통적인 키워드 검색은 문자 그대로의 일치에 의존해 '동의어 표현을 못 찾는' 치명적 약점이 있습니다. 벡터 검색은 먼저 임베딩 모델로 텍스트를 고차원 벡터로 매핑합니다. 의미가 비슷한 텍스트는 벡터 공간에서도 가까워서, '머리 아플 때 어떡하지'를 검색해 '편두통 완화'라고 적힌 노트를 찾아낼 수 있습니다.
RAG와 장기 기억 시스템의 토대이기도 합니다. 기억 항목과 지식 베이스 조각 모두 벡터로 색인되어 문자가 아닌 의미로 회수됩니다.
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