PCA-마트료시카
주성분 분석(PCA) 회전을 통해 일반 임베딩 모델의 차원을 축소해도 정보 손실을 최소화하는 기법이다. 마트료시카 인형처럼 중요 정보가 앞쪽 차원에 집중되도록 재배치하여, 별도의 재학습 없이도 고효율의 벡터 압축과 검색 성능을 동시에 확보할 수 있게 한다.