임베딩과 검색 — 텍스트·이미지 임베딩
임베딩과 검색 — 텍스트·이미지 임베딩
Atlas는 텍스트와 이미지 임베딩을 모두 지원해요. 의미 검색, RAG, 군집 분석, 멀티모달 데이터 처리에 쓰는 핵심 개념이에요.
시작하기
from nomic import embed
# 텍스트 임베딩
text_output = embed.text(
texts=["Your text here"],
model="nomic-embed-text-v1.5",
task_type="search_document",
)
# 이미지 임베딩
image_output = embed.image(
images=["path/to/image.jpg"],
model="nomic-embed-vision-v1.5",
)
용도
- 벡터 검색: 효율적 의미 검색 시스템 구축
- RAG: AI 앱의 검색 레이어로 활용
- 데이터 맵: 군집·이상치를 시각적으로 이해
요점
- 임베딩은 "컴퓨터가 처리할 수 있는 의미 표현"이에요 — 키워드 일치를 넘어 의미 기반으로 검색해요.
- Nomic API로 임베딩 추론을 직접 호출할 수도 있어요.