대규모 문서 임베딩에서 처리량을 높이는 방법을 묻는 사례
환경에서 임베딩 작업을 대규모로 돌릴 때 을 어떻게 높일지가 핵심 관심사다. 기준 규모는 매일 5만 개 이상의 문서이며, 문서 하나는 보통 10~20쪽 정도다. 이런 작업은 새 문서를 벡터로 바꾸어 검색할 수 있게 만드는 과정이라, 가 많은 자료를 참고해야 할 때 자주 필요하다.
요구사항은 실제 운영에서 검증된 방법과 현재 최신 수준의 접근법을 알고 싶다는 것이다. 구체적인 해결책보다는, 대규모 임베딩 운영에서 속도와 비용을 함께 줄이는 방법을 찾는 문제 제기다.
핵심 포인트
- 매일 5만 개 이상의 문서를 처리하는 규모를 전제로 한다.
- 문서 하나는 대략 10~20쪽으로 잡고 있다.
- 관심사는 을 대량으로 쓸 때 을 높이는 방법이다.
- 실제 운영에서 확인된 방법과 최신 수준의 접근법을 찾고 있다.
- 의 검색 기반 지식 처리와 절감에 연결되는 주제다.