AI 요약관련 정보

• OpenAI의 embedding 모델을 사용하여 텍스트를 벡터로 변환하는 방법을 학습 🤖
• AI SDK의 embed 함수를 사용하여 단일 텍스트 값을 임베딩하고, 결과 객체에서 임베딩, 원래 텍스트, 토큰 사용량 정보를 얻는 방법을 배움 📚
• embedMany 함수를 사용하여 여러 텍스트 값을 일괄 처리하고, 각 텍스트에 대한 임베딩을 생성하는 방법을 익힘 📦
• maxParallelCalls 옵션을 사용하여 일괄 처리 속도를 높이는 방법을 알아보고, API 호출 제한에 유의해야 함 ⚡
• 임베딩 모델의 크기(small, large)에 따른 차이점을 이해하고, 차원이 클수록 더 많은 의미를 포착할 수 있지만 비용과 처리 속도에 영향을 미침 🤔
• 생성된 임베딩은 의미론적 검색의 기초가 되며, 다음 강의에서는 벡터 간 유사성을 계산하여 관련 콘텐츠를 찾는 방법을 배울 예정 🔍