임베딩 모델 , 다국어 지원 BGE-M3 분석 및 구현

간단 소개

다국어 지원 임베딩 모델 BGE-M3의 특징, 구조, 구현 방법 및 활용 방안을 소개하고, RAG 시스템 적용을 추천합니다.

AI Summary

BGE-M3 모델 소개
- RAG 기술 구현에 사용되는 임베딩 모델 중 하나이며, 다국어 지원이 특징입니다.
- XLMRoBERTa 기반 구조로 설계되었으며, Transformer 블록을 24번 반복합니다.
BGE-M3 모델의 특징 및 구현
- MTEB 한국어 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이며, 다양한 Retrieval 손실 함수를 통해 검색 능력을 극대화합니다.
- PyTorch를 사용하여 구현하며, 임베딩 레이어, Transformer Block, Feed Forward Neural Network 등을 포함합니다.
BGE-M3 모델 활용
- Hugging Face에서 모델을 다운로드하여 사용할 수 있으며, 문서 간 유사도 계산 등에 활용할 수 있습니다.
- RAG 시스템 또는 Agent 구축에 활용을 추천하며, 향후 더 많은 언어에 대한 최적화를 통해 발전할 가능성이 높습니다.