AI 요약관련 정보

• 텍스트를 숫자 벡터로 변환하여 의미 기반 검색 구현의 기본 원리 설명 🔢
• 영화 데이터베이스를 구축하고 각 영화 설명을 임베딩하여 유사도 검색 준비 🎬
• 사용자 검색 쿼리를 임베딩하고, 코사인 유사도를 사용하여 영화 설명과 쿼리 간의 유사성 점수 계산 🧮
• 유사성 점수를 기준으로 영화를 정렬하고 상위 결과만 반환하여 검색 결과 개선 ⬆️
• 특정 임계값을 설정하여 관련성이 낮은 결과를 필터링하고, 관련성 높은 결과만 표시 ⚙️
• 실제 애플리케이션에서는 영화 추가 시 임베딩을 저장하고 검색 시 쿼리만 임베딩하여 효율성 증대 💾
• 벡터 데이터베이스를 사용하여 대규모 데이터셋에서 임베딩 저장 및 검색 최적화 (인덱싱 등의 기술 활용) 🚀
• 의미 검색의 기본 개념을 이해하고, 실제 서비스에 적용할 수 있는 기반 마련 ✅