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10_Wiki/Topics_GD/Semantic-Search.md

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-id: SEM-[[Search]]-001
+id: SEM-[[Search|Search]]-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, nlp, semantic-search, information-retrieval, vector-search]
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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** 텍스트를 고차원 벡터 공간의 점(Embedding)으로 변환하여, 키워드가 달라도 의미적으로 가까운(Vector Distance가 작은) 데이터를 찾아내는 개념적 매칭 패턴.
 - **세부 내용:**
-    - **Vector Embeddings:** 문장의 의미를 수치화된 벡터로 표현 (예: [[BERT]], Ada 등 사용).
+    - **Vector Embeddings:** 문장의 의미를 수치화된 벡터로 표현 (예: [[BERT|BERT]], Ada 등 사용).
     - **Similarity Measures:** 코사인 유사도 등을 통해 두 벡터 사이의 거리와 방향성을 계산.
     - **Intent Understanding:** 사용자의 질문 의도를 파악하여 관련 지식을 추론 (예: '애플' 검색 시 과일인지 기업인지 문맥으로 판단).
     - **Hybrid Search:** 전통적인 키워드 검색(BM25)과 의미 기반 검색을 결합하여 정확도와 포괄성을 동시에 확보.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 위키 검색 엔진은 기본적으로 의미 기반 검색을 수행하며, 이를 통해 사용자가 모호하게 질문해도 정확한 위키 문서를 찾아 연결함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Word-Embeddings, Vector-Database, [[RAG]], NLP
+- Word-Embeddings, Vector-Database, [[RAG|RAG]], NLP
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Semantic-Search.md