MiniLM 임베딩 모델
문장을 384차원의 벡터로 변환하는 작고 빠른 사전 학습 모델이다. 약 80MB의 가벼운 크기로 로컬 환경에서 CPU만으로도 고성능의 시맨틱 검색을 수행할 수 있어 에이전트의 로컬 지식 저장소 구축에 자주 활용된다.