Summarization과 Embedding 샘플링의 중요성

Summarization과 Embedding 결과를 샘플링한다는 말은, 각 과정에서 생성된 요약본이나 임베딩(벡터) 데이터를 실제로 검토하고 확인하는 절차를 의미합니다. 이를 통해 요약이나 임베딩이 정확하고 유용한지 평가할 수 있습니다. 구체적으로, 아래와 같이 이해할 수 있습니다:

1. Summarization 샘플링

Summarization은 대개 긴 텍스트를 간결하게 요약하는 작업입니다. 이때, 요약된 결과가 실제로 중요한 정보를 잘 반영하고 있는지 확인하기 위해 샘플링을 합니다.

• 예를 들어, 여러 문서에서 요약된 내용이 있다면, 이 중 일부를 선택하여 사람이 직접 읽어보고, 요약이 중요한 정보를 잘 담고 있는지, 불필요한 정보가 제거되었는지 평가하는 것입니다.
• 샘플링 방법은 다음과 같을 수 있습니다:
• 요약된 결과를 무작위로 선택하여 점검.
• 요약된 데이터에서 핵심 주제나 결론이 잘 반영되었는지 확인.

2. Embedding 샘플링

Embedding은 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하는 과정입니다. 이 벡터는 문서나 문장의 의미를 숫자값으로 표현한 것인데, 이 임베딩이 질의에 맞는 유사한 정보를 잘 찾아낼 수 있는지 확인하기 위해 샘플링을 합니다.

• 예를 들어, 임베딩 검색을 통해 특정 질의에 대한 관련 텍스트를 찾을 때, 벡터로 변환된 문서들이 실제로 정확한 정보를 잘 반환하는지 확인하기 위해 일부 쿼리와 문서를 선택하여 검토합니다.
• 샘플링 방법은 다음과 같을 수 있습니다:
• 임베딩 벡터와 가장 유사한 문서나 문장을 선택하여 실제 질의와 관련성이 높은지 확인.
• 벡터가 고차원 공간에서 의미적으로 비슷한 결과를 잘 반환하는지 체크.

샘플링의 목적

• 정확도 검증: 요약된 데이터나 임베딩 벡터가 실제로 잘 작동하는지 확인하여, 이후 실제 시스템에 적용할 때 품질 문제를 예방합니다.
• 피드백 기반 개선: 샘플링을 통해 발견된 문제점(예: 요약이 너무 모호하거나, 임베딩이 잘못된 관련성으로 검색되는 경우)을 바탕으로 개선 작업을 진행합니다.

따라서, Summarization과 Embedding의 샘플링은 결과물의 품질을 점검하고, 효율적이고 정확한 처리가 이루어지고 있는지 확인하는 과정이라고 할 수 있습니다.