기술노트

2026년 4월 임베딩 모델 5종 종합 비교 — OpenAI v3-large, Cohere embed-multilingual-v4, Voyage 3, bge-m3, solar-embedding. 한국어·다국어·도메인별 추천.

RAG 정확도를 결정하는 청킹 — 한국어 특성을 살린 kss 문장 분리, Late Chunking, recursive split 조합으로 recall@10을 0.7에서 0.9 이상으로 끌어올린 실전.

Hugging Face Transformers 라이브러리의 pipeline API를 활용하여 텍스트 분류, 감성 분석, 번역, 요약 등 NLP 태스크를 빠르게 구현하는 방법을 알아봅니다.

벡터 임베딩의 원리와 텍스트를 고차원 벡터로 변환하는 과정, 유사도 검색 구현까지 실전 중심으로 설명합니다.

ChatGPT 등장 전 AI — GPT-3 활용과 가능성 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.