Published on2026년 3월 13일임베딩 모델 완전 가이드: 벡터 검색·RAG·Sentence Transformers 실전 활용llmembeddingvector-searchragsentence-transformerssemantic-search2026-032026-03-13임베딩의 기본 개념부터 주요 모델 비교(OpenAI, Cohere, BGE, E5, GTE, Jina), Sentence Transformers 활용, 벡터 데이터베이스(Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, FAISS) 인덱싱 전략, 유사도 검색, RAG 파이프라인 통합, 파인튜닝, MTEB 벤치마크 평가까지 임베딩 모델의 모든 것을 실전 코드와 함께 체계적으로 다룹니다.