[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Semantic-Search.md

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-id: SEM-SEARCH-001
+id: SEM-[[Search]]-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, nlp, semantic-search, information-retrieval, vector-search]
@@ -14,7 +14,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 ## 📖 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]], 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.