회사가 비공개 문서를 사용하는 챗봇을 구축하고 있습니다. 이 문서를 저장하기 전에 벡터 표현으로 변환해야 합니다. 어떤 유형의 파운데이션 모델을 사용해야 할까요?

정답은 텍스트 임베딩 모델입니다. 챗봇이 비공개 문서를 이해하고 활용하려면, 해당 문서를 기계가 이해할 수 있는 숫자 벡터(임베딩)로 변환해야 합니다. 텍스트 임베딩 모델은 텍스트의 의미를 고차원 벡터 공간에 매핑하여, 유사한 의미를 가진 텍스트가 서로 가까운 벡터를 갖도록 합니다. 이를 통해 챗봇은 사용자의 질문과 문서 내용을 비교하여 관련성 높은 정보를 검색하고 응답을 생성할 수 있습니다. 오답 설명: 텍스트 완성 모델은 주어진 프롬프트에 이어지는 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다. 명령어 추종 모델은 사용자의 지시를 따르도록 미세 조정된 모델입니다. 이미지 생성 모델은 텍스트 설명으로부터 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 이 모델들은 문서 내용을 벡터로 변환하는 데 적합하지 않습니다.