Embedding

[Embedding] 10. BFM은 어떻게 만드나?

Behavior Foundation Model, “행동의 물리학을 학습하는 모델” 들어가며 지난 글에서

[Embedding] 9. 고객 임베딩 생성을 위해 고객 행동을 텍스트로 표현하는 전략

로그를 문장으로 바꾸는 순간, 임베딩이 살아난다 들어가며 LLM 임베딩을 고객

[Embedding] 8. 고객의 행동을 임베딩으로 표현하기. 그리고 BFM.

“고객의 행동을 임베딩으로 어떻게 표현할 수 있을까?” 들어가며 LLM 임베딩이

[Embedding] 7. LLM 임베딩 투영값으로 고객 스코어링하기

벡터로 “지금 이 고객은 어디쯤인가”를 말하는 법 들어가며 LLM

[Embedding] 6. 페르소나 벡터와 상품 벡터의 정합성 설계

“이 고객에게 왜 이 상품인가?”를 벡터로 설명하는 법 들어가며

[Embedding] 5. 의미 축을 조합해 “고객 페르소나 벡터” 만들기

한 사람을 하나의 벡터로 요약하는 방법 들어가며 기업 입장에서 보면

[Embedding] 4. LLM 임베딩 공간에서 의미 축(axis) 추출하기

보이지 않는 의미를 ‘방향 벡터’로 꺼내는 기술 들어가며 LLM

[Embedding] 3. 반대 의미의 단어는 LLM 임베딩에서 어떻게 표현될까?

결론부터 말하면, 반대 의미의 단어일지라도 비슷한 공간에 위치한다. “의미적으로 반대인데,

[Embedding] 2. LLM 임베딩의 품질은 어떻게 평가할까?

“이 벡터는 정말 의미를 담고 있는가?” 들어가며 LLM 임베딩은 검색,

[Embedding] 1. LLM 임베딩이란 무엇인가?

대규모 언어 모델이 만드는 의미의 좌표계 들어가며 최근 검색, 추천,