대규모 임베딩 검색의 핵심, FAISS 알아보기최근 인공지능 분야에서 임베딩(Embedding)은 데이터를 벡터 형태로 표현하는 강력한 수단으로 자리 잡았다. 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 벡터 공간에 표현함으로써 데이터 간의 유사성을 계산하고 활용하는 것이 가능해졌다. 하지만 데이터의 양이 방대해지면, 이 임베딩 벡터들 중에서 특정 벡터와 가장 유사한 벡터들을 빠르게 찾아내는 것이 중요한 과제가 된다. 이때 등장하는 것이 바로 FAISS와 같은 고성능 벡터 검색 라이브러리이다.1. FAISS와 임베딩의 만남임베딩: 앞서 설명했듯이, 임베딩은 복잡한 데이터를 기계가 이해할 수 있는 수치형 벡터로 변환하는 과정이다. 의미적으로 유사한 데이터는 벡터 공간에서 서로 가까운 거리에 위치하게..