Transformer 임베딩과 RAG 임베딩 벡터의 차이와 활용 전략

Transformer 임베딩과 RAG 임베딩 벡터의 차이와 활용 전략

 

자연어 처리(NLP)에서 “임베딩(Embedding)”은 텍스트를 숫자로 표현하는 핵심 기술입니다.

최근 ChatGPT, Claude 같은 대형 언어모델(LLM)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조가 각광받으면서 임베딩의 중요성이 더 커졌습니다.

 

하지만 많은 분들이 “Transformer 인코더가 만드는 벡터”와 “RAG에서 사용하는 임베딩 벡터”를 같은 것으로 이해하거나, 반대로 전혀 다른 개념으로 오해하곤 합니다. 이번 글에서는 두 임베딩의 공통점과 차이, 그리고 실무 적용 전략을 정리하겠습니다.

Transformer 임베딩과 RAG 임베딩 벡터의 차이 삽화 이미지

 

1. 임베딩 벡터란 무엇인가?

임베딩(Embedding)이란 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 형태로 표현하는 방법입니다.

자연어 처리(NLP)에서는 우리가 쓰는 단어나 문장을 그대로 입력할 수 없기 때문에, 반드시 수학적으로 계산 가능한 숫자 공간에 옮겨야 합니다. 이때 만들어지는 것이 바로 임베딩 벡터입니다.

예를 들어 “사과”라는 단어를 임베딩하면 [0.12, -0.84, 0.33, ...]처럼 수십~수천 개의 숫자가 담긴 배열로 변환됩니다. 이런 벡터 하나가 단어 하나의 의미를 압축적으로 담고 있는 셈입니다.

 

🔷 단순한 숫자 변환이 아니라 의미 기반 매핑

중요한 점은 임베딩이 단순히 “단어 = 숫자”의 대응표를 만드는 것이 아니라는 것입니다. 임베딩의 진짜 가치는 단어 사이의 의미적 관계를 반영한다는 데 있습니다.

즉, 비슷한 의미를 가진 단어들은 임베딩 공간에서 서로 가까운 좌표에 위치하고, 반대 의미를 가진 단어들은 멀리 떨어지게 됩니다.

▸ “고양이”와 “강아지” → 벡터 공간에서 서로 가까움

▸ “사랑”과 “증오” → 벡터 공간에서 멀리 떨어짐

이렇게 의미 기반으로 단어를 배열하면, 컴퓨터가 텍스트의 의미적 유사성을 수치적으로 계산할 수 있게 됩니다.

 

🔷 문맥(Context)에 따른 의미 차이

임베딩은 단어 자체뿐만 아니라, 문맥에 따라 달라지는 의미까지 반영할 수 있습니다. 예를 들어 “사과”라는 단어는 상황에 따라 두 가지 전혀 다른 뜻을 가집니다.

 

▸ “나는 사과를 먹었다” → 사과 = 과일 의미
▸ “나는 선생님의 사과를 받았다” → 사과 = 사죄 의미

사람은 문장을 읽으면 자연스럽게 구분하지만, 컴퓨터에게는 “사과”라는 동일한 글자일 뿐입니다. 임베딩은 이때 앞뒤 단어와 문장의 흐름까지 고려하여, 같은 단어라도 다른 벡터로 표현합니다. 덕분에 “사과(과일)”와 “사과(사죄)”가 의미적으로 전혀 다른 좌표에 배치될 수 있습니다.

 

🔷 왜 중요한가?

이러한 임베딩 덕분에 컴퓨터는 단순히 문자열을 맞추는 것이 아니라 “의미를 이해하는 검색”이나 “문맥을 고려한 번역” 같은 일을 수행할 수 있습니다.

예를 들어,
사용자가 “금융기관에서 돈을 찾았다”라고 질문하면, 임베딩은 “은행에 갔다”라는 문장을 가까운 후보로 찾습니다.
“강가에 앉아 있었다”라는 문장은 같은 “은행(bank)” 단어를 포함해도 멀리 떨어져 있으므로 검색되지 않습니다.

즉, 임베딩은 오늘날의 AI 모델이 단순 키워드 매칭을 넘어 의미 기반 처리를 가능하게 만드는 핵심 기술이라고 할 수 있습니다.

 

👉 정리하면, 임베딩 벡터란 단어와 문장을 고차원 공간 속의 좌표로 옮겨놓은 표현 방식입니다.

같은 단어라도 문맥에 따라 다른 좌표를 가지며, 의미가 비슷한 표현일수록 서로 가까워집니다. 이것이 단순 사전식 매핑을 넘어서 AI가 언어를 “이해하는 것처럼” 보이게 만드는 기초가 됩니다.

 

2. Transformer 인코더가 만드는 벡터

Transformer 모델은 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)라는 두 부분으로 나뉩니다. 이 구조는 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 과제에서 핵심 역할을 합니다.

🔸 인코더(Encoder)는 입력된 문장을 읽고, 각 단어의 의미와 그 단어가 사용된 문맥(Context)을 분석하여 벡터로 변환합니다.
🔸 디코더(Decoder)는 인코더가 만든 벡터를 받아, 번역된 문장이나 요약된 텍스트처럼 최종 출력 결과를 생성합니다.

 

🔷 인코더가 하는 일: 단어 + 문맥 정보의 결합

Transformer 인코더는 단순히 단어를 벡터로 바꾸는 것에 그치지 않고, 문맥 속에서의 의미까지 반영된 표현을 만듭니다.

 

예를 들어,
▸ “나는 사과를 먹었다”라는 문장을 인코더에 넣으면, “사과”라는 단어가 과일(apple) 의미로 해석됩니다.
▸ 반면 “나는 선생님께 사과를 했다”라는 문장에서 같은 “사과”는 사죄(apology) 의미로 이해됩니다.

이처럼 인코더는 주변 단어와 문장의 흐름을 고려하여, 같은 단어라도 상황에 맞는 벡터를 생성합니다.

 

🔷 벡터가 어떻게 쓰이는가?

이렇게 생성된 인코더의 벡터는 디코더로 전달됩니다. 디코더는 이 벡터를 참조하여 올바른 출력을 만듭니다.

 

예를 들어 번역 작업에서,
▸ 인코더는 “사과”라는 단어가 🍎 과일 의미인지 🙏 사죄 의미인지 문맥에 맞게 벡터로 표현합니다.
▸ 디코더는 그 정보를 바탕으로 영어로 번역할 때 “apple” 또는 “apology” 중 올바른 단어를 선택합니다.
▸ 만약 인코딩이 잘못되면 “I ate an apology”처럼 어색한 문장이 나올 수 있습니다.

즉, 인코더의 벡터는 단순한 숫자 배열이 아니라, 문맥과 의미를 압축적으로 담아낸 내부 표현이라고 할 수 있습니다.

 

🔷 핵심 특징

Transformer 인코더 벡터의 가장 큰 특징은 “생성 모델을 위한 최적화”라는 점입니다.
검색이나 분류보다는, 번역·요약·텍스트 생성과 같이 문장을 이해하고 새로운 문장을 만들어내는 작업에 적합하게 설계되어 있습니다.
따라서 같은 “임베딩 벡터”라고 해도, Transformer 인코더 벡터는 주로 디코더가 활용하기 위한 내부 메모의 성격이 강합니다.

 

👉 정리하면, Transformer 인코더가 만드는 벡터는 단어를 문맥과 함께 이해하여 숫자로 바꾼 표현이며, 이는 디코더가 자연스럽고 정확한 결과를 생성할 수 있도록 돕는 중간 표현(Intermediate Representation)이라고 이해하면 됩니다.

 

---

728x90

 

3. RAG에서의 임베딩 벡터

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대형 언어모델(LLM)이 외부 지식을 더 잘 활용할 수 있도록 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합한 구조입니다.

쉽게 말해, RAG는 LLM에게 “모든 걸 다 외우라”고 강요하지 않고, 필요할 때 외부 지식 창고(데이터베이스)를 검색해서 가져온 다음 활용하는 방식입니다. 여기서 검색 단계의 핵심이 바로 임베딩 벡터입니다.

 

🔷 검색을 위한 임베딩: 태그와 지도 역할

RAG에서 임베딩 벡터는 문서나 문장을 검색이 가능한 형태로 변환하는 역할을 합니다.
▸ 텍스트 문서 → 임베딩 모델 → 고차원 벡터 공간에 매핑
▸ 모든 문서 벡터는 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장
▸ 사용자의 질문도 같은 임베딩 모델을 거쳐 벡터로 변환
▸ 두 벡터 간 거리를 계산하여, 가장 가까운 문서를 찾아냄

비유하자면,
▸ Transformer 인코더 벡터는 통역사가 번역하기 위해 만든 메모라면,
▸ RAG 임베딩 벡터는 도서관 사서가 책에 붙여놓은 주제 태그와 같습니다.

질문이 들어왔을 때, 태그가 비슷한 책을 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

 

🔷 실제 예시

예를 들어 다음과 같은 문서들이 있다고 합시다.

▸ “나는 사과를 먹었다.” (🍎 과일)

▸ “나는 선생님께 사과했다.” (🙏 사죄)

 

벡터 데이터베이스에 저장할 때, 두 문장은 다른 좌표에 위치하게 됩니다.
▸ 사용자가 “오늘은 사과를 많이 먹었다.”라는 질문을 던지면,
→ 벡터 공간에서 가장 가까운 문장은 “나는 사과를 먹었다”가 됩니다.
▸ 반대로 “교수님께 정식으로 사과하고 싶다.”라는 질문을 던지면,
→ 가까운 문장은 “나는 선생님께 사과했다”가 선택됩니다.

즉, 임베딩 벡터는 단순히 키워드 일치가 아니라 “의미적으로 유사한 문장”을 찾아주는 기준이 됩니다.

 

🔷 검색 특화 임베딩 모델

중요한 점은, RAG에서 쓰이는 임베딩 벡터는 Transformer 인코더와는 목적이 다르다는 것입니다.

▸ Transformer 인코더 벡터: 번역·생성 과정에서 내부 표현을 만드는 데 최적화
▸ RAG 임베딩 벡터: 검색과 유사도 계산에 최적화

 

그래서 RAG에서는 보통 다음과 같은 모델들을 사용합니다.
▸ Sentence-BERT(SBERT): 문장 수준 의미 유사도에 강함

▸ OpenAI Embeddings (text-embedding-ada-002/3): 대규모 데이터 기반으로 범용 검색 성능 우수

▸ InstructorEmbedding: “지시어(prompt)”까지 반영할 수 있는 최신 방식

 

이런 모델들은 단어 하나하나보다는 문장·문단 전체의 의미를 고려하여 벡터를 생성합니다. 덕분에 질문과 문서가 꼭 같은 단어를 포함하지 않더라도, 의미적으로 유사하다면 잘 매칭됩니다.

 

4. Transformer 임베딩을 RAG에 활용하는 전략

Transformer 인코더 역시 텍스트를 벡터로 표현할 수 있으므로 RAG에 적용이 가능합니다. 검색 특화 임베딩 모델(SBERT, OpenAI Embeddings 등)이 일반적으로 더 나은 성능을 보이긴 하지만, Transformer 임베딩 또한 상황에 따라 충분히 활용할 수 있는 이유와 장점을 가지고 있습니다.

 

1) Transformer 인코더 벡터도 RAG에 쓸 수 있다

Transformer 인코더는 입력 문장을 문맥과 함께 벡터로 표현합니다. 이 벡터를 그대로 벡터 데이터베이스에 저장하면, 질문 벡터와의 유사도를 비교해 관련 문서를 찾을 수 있습니다.

▸ BERT 같은 모델의 [CLS] 토큰 벡터를 문장 대표 임베딩으로 활용

▸ 모든 토큰 벡터를 평균 내는 Mean Pooling 방식 적용

▸ 특정 레이어 출력을 조합해 커스텀 임베딩 생성

이렇게 하면 검색용 벡터로도 활용이 가능합니다.

 

2) 하지만 검색 성능은 한계가 있다

문제는 Transformer 인코더 벡터가 검색에 최적화되어 있지 않다는 점입니다.

▸ Transformer 인코더는 번역, 요약, 텍스트 생성 같은 생성 작업을 위한 내부 표현을 만드는 데 특화되어 있습니다.
▸ 따라서 같은 의미의 문장끼리 벡터 거리를 가깝게 만드는 훈련은 상대적으로 덜 되어 있습니다.

예를 들어 BERT의 기본 [CLS] 벡터를 그대로 검색에 사용하면, 의미가 비슷해도 거리가 멀게 나오거나, 반대로 전혀 다른 의미인데도 가까워 보이는 경우가 종종 발생합니다.

이 때문에 검색 중심의 RAG 시스템에서는 일반 Transformer 인코더보다는 검색 최적화 임베딩 모델을 더 많이 사용합니다.

 

3) 검색 성능 보완 전략

기본 Transformer 인코더 벡터만으로는 검색 품질이 충분치 않을 수 있습니다. 이를 보완하는 전략은 다음과 같습니다.
▸ Pooling 전략 개선: [CLS] 벡터 대신 Mean Pooling이나 레이어 조합 활용
▸ 검색 데이터 파인튜닝: STS(문장 유사도)나 NLI 데이터셋으로 학습
▸ 하이브리드 구조: 초기에는 Transformer 임베딩으로 빠르게 시작하고, 서비스 단계에서는 전용 임베딩 모델로 전환

 

4) Transformer 임베딩을 활용하는 장점

검색 전용 모델이 있음에도 Transformer 임베딩을 RAG에 쓰는 데에는 다음과 같은 이유가 있습니다.

 

🔸 도메인 적합성

▸ 일반적인 임베딩 모델은 범용 데이터로 학습되었기 때문에 특정 도메인(법률, 의료, 특허 등)에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.

▸ 반대로 도메인 특화 데이터로 파인튜닝한 Transformer 인코더 벡터는 해당 분야에서는 더 신뢰할 만한 검색 결과를 줄 수 있습니다.

 

🔸 추가 파인튜닝 가능성

▸ Transformer 인코더는 범용 언어 이해 능력을 갖고 있어, 검색용 데이터(질문-답변 쌍, 유사 문장 데이터)로 파인튜닝하면 검색 성능을 특화 모델 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.

 

✔ 마무리

임베딩 벡터는 오늘날 자연어 처리와 AI 서비스의 기반을 이루는 핵심 기술입니다. Transformer 인코더가 만드는 벡터와 RAG에서 사용하는 검색 특화 임베딩 벡터는 같은 원리에서 출발했지만, 목적과 최적화 방식에서 차이가 있습니다.

Transformer 인코더 벡터는 주로 생성 모델 내부 표현으로 활용되며, 문맥과 의미를 풍부하게 담아 디코더가 자연스러운 출력을 내도록 돕습니다.

RAG 임베딩 벡터는 검색과 유사도 판단에 최적화되어, 사용자 질문과 가장 가까운 지식을 빠르고 정확하게 찾아내는 데 중점을 둡니다.

 

실무적으로는 검색 품질과 개발 효율성 사이의 균형이 중요합니다.
▸ 빠른 프로토타입이나 도메인 특화 실험 단계라면 Transformer 인코더 벡터를 바로 활용하는 것이 합리적입니다.
▸ 그러나 서비스 품질과 검색 정확도가 중요한 운영 환경에서는 SBERT, OpenAI Embeddings 같은 검색 전용 임베딩 모델을 사용하는 것이 안정적입니다.

 

 

- 관련 글 -

Transformer 완벽 가이드: 구조와 원리를 쉽게 이해하기

Transformer 완벽 가이드: 구조와 원리를 쉽게 이해하기

RAG 쉽게 이해하기: 검색 + 생성이 만나면 더 똑똑해진 AI

RAG 쉽게 이해하기: 검색 + 생성이 만나면 더 똑똑해진 AI

 

 

 

※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.