🧠 LLM 엔지니어링
LangChain과 Chroma를 활용한 문서 임베딩 시각화 실습 02
🧠 LangChain + Chroma + t-SNE로 문서 임베딩 시각화하기문서를 벡터로 변환하고 시각화하여 RAG 검색의 기반을 시각적으로 이해해 보는 실습입니다.🔌 9. 벡터 임베딩 모델 설정이 코드는 각 문서 청크를 의미 기반 벡터로 변환해서 벡터 저장소에 넣기 위한 사전 준비 단계입니다.# 🧠 문서 청크들을 벡터 임베딩으로 변환하여 벡터 저장소(Vector Store)에 넣기 위한 준비embeddings = OpenAIEmbeddings()# 🔹 OpenAI의 임베딩 모델 사용 설정# - 각 텍스트 청크를 의미 기반 벡터로 변환# - 이 벡터는 RAG 검색에서 유사도 비교 기준으로 사용됨# - OpenAI API 키가 필요하며, 비용이 발생할 수 있음# 💡 참고: HuggingFace의 ..
