임베딩 파이프라인
원문 텍스트를 문장·청크 단위로 분할한 뒤 벡터로 변환하는 일련의 처리 과정으로, 토크나이제이션·정규화·모델 추론을 포함하여 임베딩 품질과 일관성에 영향을 준다. 파이프라인에서 사용하는 모델 버전·전처리 규칙·청크 크기가 검색 결과와 디버깅 난이도를 결정한다. 이 글에서는 임베딩 기반 스택의 디버깅 비용과 인덱스 동기화 문제가 핵심 쟁점이다.
