Embedding (임베딩)은 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터를 그 의미와 특징을 담은 숫자 벡터로 변환하는 기술을 의미합니다. 의미가 비슷한 데이터는 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 놓이기 때문에, 단어가 정확히 일치하지 않아도 문맥상 관련된 내용을 찾아낼 수 있습니다. 이렇게 만들어진 벡터는 벡터 데이터베이스에 저장되어 의미 기반 검색, 문서 분류, 추천 등에 활용되며, 특히 사내 문서를 바탕으로 답변을 생성하는 검색 증강 생성 (RAG)의 핵심 단계입니다. 다만 어떤 데이터를 임베딩하느냐에 따라 검색 품질이 크게 달라지고, 임베딩된 벡터에도 원본 문서의 민감한 내용이 담겨 있으므로 원본과 같은 수준의 데이터 관리와 접근 통제가 필요합니다.

파수 AI의 Secure RAG를 위한 Vector DB 구축 솔루션은 벡터화 이전 단계부터 데이터 품질과 보안을 관리합니다. 중복되거나 오래된 ROT 문서를 그대로 벡터화하면 검색 정확도가 떨어지고 잘못된 답변이 늘어나기 때문에, ROT 데이터를 식별·제거하고 최신화된 핵심 데이터만 벡터화합니다. 문서별 ACL 권한과 예외 정책을 그대로 반영해 검색 결과 단계에서부터 민감정보 노출을 차단하며, 수백만~수천만 건 규모의 데이터에서도 빠른 검색 속도를 유지할 수 있도록 인덱스 구조와 쿼리 처리를 최적화합니다.