시맨틱 검색1 임베딩 모델 비교 (MTEB 벤치마크, 모델 선택, 하이브리드 검색) MTEB 리더보드 1위 모델을 골랐는데도 실제 검색 품질이 기대에 한참 못 미친 경험, 혹시 있으신가요? 저도 처음 RAG 파이프라인을 구축할 때 같은 실수를 했습니다. 임베딩 모델은 벤치마크 순위가 전부가 아니라 서비스 데이터와 검색 패턴에 맞는 선택이 훨씬 중요합니다. 이 글에서는 MTEB 벤치마크를 어떻게 읽어야 하는지, 그리고 실제 모델들 사이에서 어떤 기준으로 골라야 하는지를 경험을 섞어 풀어드립니다. MTEB 벤치마크, 평균 점수만 보면 반드시 실패합니다임베딩 모델의 성능을 비교할 때 업계 표준으로 쓰이는 도구는 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)입니다. 여기서 MTEB란 분류, 군집화, 검색, 재순위화 등 56개 이상의 NLP 태스크를 한꺼번에 돌려서 모델의.. 2026. 8. 18. 이전 1 다음
