벡터 데이터베이스에 대한 대부분의 대화는 임베딩으로 시작해서 임베딩으로 끝납니다. 논의는 일반적으로 임베딩이 어떻게 생성되는지, 어떤 모델이 이를 생성했는지, 몇 개의 차원을 가지고 있는지에 집중됩니다. 임베딩이 모든 주목을 받지만, 프로덕션 환경에서 AI 검색, RAG 파이프라인 또는 추천 엔진이 즉각적으로 느껴지는지 아니면 고통스럽게 느린지를 결정하는 것은 임베딩이 아닙니다.그것은 인덱싱에 달려 있습니다.