Create Embedding Vectors Node (임베딩 생성 노드)

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개요

Create Embedding Vectors 노드는 텍스트 세그먼트를 숫자 벡터 표현(임베딩)으로 변환하는 중요한 구성 요소입니다. 이러한 임베딩은 벡터 데이터베이스의 인덱스 생성, 의미 유사성 검색, 기타 RAG 응용 프로그램에서 활용됩니다. 노드는 다양한 임베딩 서비스와 모델을 지원하여 유연한 구현을 가능하게 합니다.

설명

이 노드는 입력된 세그먼트세그먼트를 처리하여 선택 및 구성 가능한 임베딩 서비스를 사용해 해당 임베딩 벡터를 생성합니다. HyperFlow의 플러그인 서비스 어댑터 아키텍처는 시간이 지남에 따라 추가 임베딩 서비스 어댑터를 통합할 수 있도록 설계되어, 새로운 릴리스 발표를 확인하는 것이 좋습니다.

사용 가이드라인

임베딩 서비스 선택
- 사용 가능한 임베딩 서비스 제공업체 중 선택:
- 임베딩 모델, 벡터 길이 등의 서비스별 설정 구성
모델 구성
- 서비스에 따라 적합한 임베딩 모델 선택
추가 설정
- 임베딩 차원 설정 (해당되는 경우)
- 라벨 태그 추가
- 서비스 별 파라미터 구성

워크플로우 패턴

간단한 임베딩 생성
벡터 DB 생성

Table of Contents

주요 기능

다중 임베딩 서비스 지원
구성 가능한 임베딩 모델
차원 제어 옵션

이럴 때 사용하세요

벡터 데이터베이스 생성
의미론적 검색 (semantic search) 활성화
문서 유사성 분석
정보 검색 시스템 구축

이렇게 사용하세요

적절한 임베딩 모델 선택
차원 요구사항 고려
일관된 매개변수 사용

파라미터

Property	Type	설명	필수
`Embedding service`	`choice`	HyperFlow에서 사용 가능한 임베딩 제공업체 : OpenAI, Cohere, Ollama 등	O
`Embedding model`	`choice`	임베딩 생성에 사용할 특정 모델	O
`Dimensions`	`number`	벡터 차원 (가능할 경우)	X

입력 형식

Property	Type	설명
`Segments`	`segments`	임베딩으로 변환할 텍스트 세그먼트

출력 형식

Property	Type	설명
`Embeddings`	`embeddings`	입력 세그먼트에 대해 생성된 임베딩 벡터