인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ㅋㅋㅋ님.

문서를 인코딩 후 청크 단위로 나눈 뒤 다시 디코딩하여 임베딩하는 과정은 여러 이유로 설계됩니다. 이 과정에서의 핵심은 텍스트의 의미와 문맥을 최대한 보존하면서 효율적으로 처리하기 위한 것입니다.

이유

1. 토큰 수 제한 관리: 임베딩 과정에서 최대 토큰 수 제한이 있을 수 있습니다. 인코딩 후 청크 단위로 나누어서 이 제한에 맞추기 위해 텍스트를 조정할 수 있습니다.

2. 의미적 일관성 유지: 디코딩을 통해 청크가 잘리지 않고 온전한 문맥을 유지합니다. 이렇게 하면 임베딩 과정에서 데이터의 의미가 왜곡되지 않고 보다 정확한 추천이나 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

3. 효율적 처리: 인코딩한 상태에서 텍스트를 분할하면, 시스템은 텍스트의 크기와 구조에 기반하여 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 디코딩 과정은 때때로 텍스트의 원래 의미와 문맥을 유지하기 위해 불가피합니다.

참고 URL 및 자료

• 유사한 인코딩 및 디코딩 관련 토론은 이곳에서 확인하실 수 있습니다.
  
• 해당 과정에 대해서는 예전에 강의 커뮤니티에서도 비슷한 주제에 대해 논의된 적이 있습니다. 그 결과 링크를 참조하면 도움이 될 수 있습니다.
  

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