벡터 임베딩 이해: 왜 필요한가Word2Vec: 모든 것을 바꾼 획기적인 발전Doc2Vec: 단어에서 문서로임베딩에서 최신 언어 모델까지: 트랜스포머의 연결인코더 전용 트랜스포머(BERT 및 그 변형 모델)디코더 전용 트랜스포머 (GPT 계열)인코더-디코더 트랜스포머 (T5, BART)임베딩 모델: 특화된 벡터 생성기기존 모델과의 차이점현대 LLM 애플리케이션에서의 역할실용적 응용 및 사용 사례간단한 RAG 파이프라인SentenceTransformers 라이브러리: 텍스트 임베딩의 만능 도구SentenceTransformers 사용을 위한 모범 사례: 상세 가이드임베딩 레이어: 제로샷 학습으로 가는 관문트랜스포머 임베딩의 구조제로샷 학습과의 연관성제로샷 학습을 가능하게 하는 주요 특징한계 및 고려 사항최신 동향 및 발전Word2Vec을 활용한 벡터 연산: 실습 가이드1단계: 설정 및 설치2단계: 사전 학습된 Word2Vec 모델 불러오기3단계: 벡터 연산 함수 구현4단계: 고전적인 왕-여왕 비유5단계: 더 흥미로운 유추6단계: 대화형 탐색 도구벡터 산술에 대한 마무리결론