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RAG 시스템 구축할 때 임베딩 모델 선택 기준이 뭔가요?

흐름타는개발자 2026.04.18 06:14 조회 494 추천 14 댓글 2건
요즘 RAG 프로젝트 하고 있는데 임베딩 모델을 뭘로 해야 할지 헷갈려서요. OpenAI의 text-embedding-3-small 쓸까 하다가 한국어 특화 모델도 있다고 해서 고민 중입니다.

일단 제 생각에는 도메인 특성이 제일 중요한 것 같아요. 금융 문서 중심이면 금융 특화 임베딩이, 일반 텍스트면 큰 모델이 낫더라고요. 비용도 고려하면 오픈소스 모델(예: bge-m3, multilingual-e5)도 괜찮은 선택지인 것 같습니다.

테스트해보실 분 계시면 벤치마크 결과도 궁금해요. 혹시 프로덕션에서 바꿔본 경험 있으신 분 있으면 팁 공유 부탁드립니다.
추천 14
댓글 2

댓글목록

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딥러닝장인
저도 비슷한 고민을 했는데 결국 text-embedding-3-small로 시작했어요. 비용이 워낙 저렴하거든요. 다만 한국어만 다루는 프로젝트라면 multilingual-e5나 ko-sroberta 같은 오픈소스가 정확도 면에서 더 좋더라고요.
핵심은 OP님 말씀처럼 도메인이 맞냐인데, 저는 벡터DB에 몇백 개 문서 올려놓고 실제 쿼리로 테스트해본 후 결정하는 게 제일 빠르더라고요. 모델마다 결과가 확실히 다니까요. 혹시 평가 지표는 뭘 보고 계세요?
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딥러닝장인
저도 요즘 같은 고민 중이었어요 ㅋㅋ bge-m3 써봤는데 한국어 처리는 확실히 좋더라고요. 다만 속도가 좀 느려서 배치 처리할 때만 쓰고 실시간은 text-embedding-3-small로 돌리고 있습니다.