임베딩 생성과 모달 정렬의 차이 (RAG와 LLM-ASR 관점에서)

AI 모델에서 자주 등장하는 개념 중 하나가 **임베딩(Embedding)**이다.
하지만 임베딩과 함께 자주 언급되는 **모달 정렬(Modal Alignment)**은
막상 설명하려면 헷갈리는 경우가 많다.

이 글에서는

• 임베딩 생성이 무엇인지
• 모달 정렬이 왜 다른 개념인지
• RAG와 음성 기반 LLM(LLM-ASR)에서 이 둘이 어떻게 다르게 쓰이는지
  를 정리해본다.

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임베딩 생성이란?

임베딩 생성은 텍스트, 음성, 이미지 같은 데이터를
AI가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 과정이다.

예를 들면 다음과 같다.

• 단어 → 벡터
• 문서 → 벡터
• 음성 신호 → feature 벡터
• 이미지 → 벡터

이렇게 변환된 벡터는
“이 데이터가 어떤 의미를 가지는지”를 수치적으로 표현한다.

예시

• 문서 임베딩: 문장의 의미를 하나의 벡터로 표현
• 음성 임베딩: 음성 신호를 특징 벡터로 변환

이 단계는 각 모달 내부에서의 표현 생성에 해당한다.

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모달 정렬이란?

모달 정렬은 한 단계 더 나아간 개념이다.

서로 다른 종류의 데이터에서 만들어진 임베딩들을
같은 의미 공간에서 비교 가능하도록 맞추는 작업이 바로 모달 정렬이다.

즉,

• 텍스트 임베딩
• 음성 임베딩
• 이미지 임베딩

이 서로 다른 벡터들이
“같은 의미라면 가까운 위치에 오도록” 정렬하는 과정이다.

예시

• 음성 임베딩 ↔ 텍스트 임베딩 정렬
• 이미지 ↔ 텍스트 의미 대응

이 과정이 없으면
음성 벡터와 텍스트 벡터는 서로 비교 자체가 불가능하다.

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임베딩 생성 vs 모달 정렬 정리

구분설명예시

임베딩 생성	데이터를 벡터로 변환하는 작업	문서를 문장 벡터로 변환
모달 정렬	서로 다른 모달의 벡터를 의미적으로 맞춤	음성 벡터 ↔ 텍스트 벡터

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RAG에서의 임베딩은 모달 정렬일까?

결론부터 말하면 아니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)에서 사용하는 임베딩은
대부분 텍스트 → 텍스트 기반이다.

• 외부 문서 임베딩
• 사용자 질문 임베딩
• 벡터 검색 (cosine similarity 등)

모두 같은 모달(텍스트) 안에서 이루어지기 때문에
이는 모달 정렬이 아니라 단순 임베딩 생성 + 검색에 해당한다.

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LLM-ASR에서는 왜 모달 정렬이 필요할까?

음성 기반 LLM(LLM-ASR)의 경우 상황이 다르다.

• 입력: 음성
• 출력/이해: 텍스트 기반 LLM

즉, 서로 다른 모달이 연결되어야 한다.

이 과정에서는

1. 음성을 임베딩으로 변환하고
2. 그 임베딩을 텍스트 의미 공간에 맞게 정렬한 뒤
3. LLM이 이해할 수 있는 형태로 전달

이런 cross-modal alignment 과정이 필요하다.

그래서 LLM-ASR에서는

• projector
• alignment layer
• 추가 학습 과정

등이 들어가는 경우가 많다.

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RAG 임베딩 vs LLM-ASR 모달 정렬 비교

항목RAG 임베딩LLM-ASR

목적	텍스트 의미 검색	음성 → 텍스트 의미 연결
모달리티	단일 모달 (텍스트)	다중 모달 (음성 ↔ 텍스트)
작업 성격	임베딩 생성 + 검색	임베딩 + 모달 정렬
추가 학습	보통 불필요	필요 (alignment 학습)

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정리

• 임베딩 생성은 데이터를 벡터로 만드는 기본 단계
• 모달 정렬은 서로 다른 모달의 벡터를 의미적으로 맞추는 심화 단계
• RAG에서 외부 지식을 임베딩하는 것은 모달 정렬이 아니다
• 음성을 텍스트 LLM에 연결하려면 모달 정렬이 반드시 필요하다

임베딩과 모달 정렬을 구분해서 이해하면
RAG, 멀티모달 LLM, 음성 기반 AI 구조가 훨씬 명확해진다.