<지식 사전> 임베딩(Embedding)이란? LLM에서의 역할과 응용

🧑‍💻 요약 임베딩의 기본 개념과 발전 과정 → 기술적 작동 원리(토큰화·벡터 변환·문맥화) → LLM에서의 역할 → 다양한 응용 사례(콘텐츠 추천·검색·금융 이상거래 탐지) → 한계 및 주의사항까지 단계적으로 내용을 구성하여 임베딩 기술이 AI 생태계에서 왜 중요한지를 설명합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 LLM의 발전과 함께 임베딩(Embedding)이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 등의 데이터를 벡터 공간에 표현하는 기술로 LLM의 성능과 활용에 핵심적인 역할을 합니다. 오늘은 임베딩의 기본 개념부터 응용 사례까지 알아보겠습니다. 1. 임베딩의 기본 개념과 발전 과정임베딩은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자의 나열(벡터)로 변환하는 기술입니다..