RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 성능을 결정짓는 핵심 요소인 Embedding Model에 대해 알아보세요. RAG 시스템은 단순히 언어를 생성하는 것을 넘어, 질문과 관련된 정확한 정보를 찾아내는 과정이 필수적입니다. 이때 Embedding Model은 텍스트를 수학적 벡터로 변환하여 의미 기반의 검색을 가능하게 하는 중추적인 역할을 합니다. 본문에서는 Embedding Model이 왜 중요한지, 어떤 특성을 고려하여 선택해야 하는지, 그리고 모델 변경 시 발생하는 비용과 Matryoshka embeddings와 같은 최신 기술에 대해 상세히 다루고 있습니다.