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고차원 임베딩 데이터를 3D 구체 표면에 직접 투영하기 위해 UMAP의 특수 메트릭을 사용했습니다. 일반적인 UMAP 결과물을 L2 정규화하여 구체에 입히면 데이터가 한쪽 반구에 쏠리는 현상이 발생하지만, output_metric='haversine' 설정을 통해 2-구체(S²) 공간에 직접 임베딩하여 왜곡을 최소화했습니다.
근거
- UMAP의 haversine 출력 메트릭을 사용하면 데이터가 한쪽 반구로 쏠리는 클러스터링 아티팩트를 방지할 수 있다. — Why haversine output? 섹션
데이터 처리 파이프라인은 PCA와 UMAP을 결합하여 효율성을 높였습니다. 먼저 1,536차원의 원본 벡터를 PCA를 통해 50차원으로 축소한 후 UMAP을 적용함으로써 계산 복잡도를 줄이고 핵심적인 분산 정보를 유지한 채 최종 3D 좌표를 산출합니다.
백엔드는 Python과 SQLite를 사용하여 멱등성이 보장되는 데이터 생성 환경을 구축했습니다. embed.py는 이미 데이터베이스에 존재하는 단어는 건너뛰도록 설계되었으며, uv 패키지 매니저를 통해 OpenAI API 호출부터 좌표 축소까지의 과정을 자동화했습니다.
근거
- 1002개의 단어를 임베딩하는 데 드는 비용은 0.001달러 미만이다. — Option B — generate your own embeddings 섹션
프론트엔드는 React Three Fiber를 활용해 대량의 점 데이터를 효율적으로 렌더링합니다. InstancedMesh를 사용하여 카테고리별로 수많은 점을 한 번에 처리하며, 사용자는 인터랙티브한 캔버스에서 특정 카테고리를 토글하거나 단어를 검색하여 임베딩 공간 내 위치를 확인할 수 있습니다.
기술
- text-embedding-3-small
- scikit-learn
- umap-learn
- React Three Fiber
- Three.js
- SQLite
- uv
활용 사례
- 임베딩 모델의 의미론적 클러스터링 분석
- 데이터셋 내 도메인 간 유사도 시각화
- 인터랙티브 AI 교육용 도구
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 11.수집 2026. 05. 11.출처 타입 RSS
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