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200페이지 문서도 거뜬! 코히어 임베드 4, OpenAI 넘어서나?

댓글 0 · 저장 0 2025.04.15 22:17

기사 3줄 요약

1 코히어, 멀티모달 AI 모델 '임베드 4' 공개
2 텍스트·이미지 동시 처리, 200쪽 문서 분석 가능
3 OpenAI와 경쟁 예고, RAG 시스템 연동 강화

코히어라는 회사가 '임베드 4'라는 새로운 인공지능(AI) 모델을 선보였습니다. 이 모델은 글자뿐만 아니라 이미지까지 이해하고 처리할 수 있는 '멀티모달' 기능을 갖춘 것이 특징입니다. 마치 사람이 글을 읽고 그림을 보며 정보를 파악하는 것과 비슷하다고 생각하면 쉽습니다. 특히 최대 200페이지에 달하는 긴 문서도 분석할 수 있어 주목받고 있습니다.

코히어 임베드 4, 뭐가 그렇게 대단해?

'임베드 4'의 가장 큰 장점은 여러 종류의 데이터를 동시에 다룰 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 텍스트 설명과 관련 이미지가 섞여 있는 문서를 AI가 한 번에 이해하고 중요한 정보를 찾아낼 수 있습니다. 이전 모델들이 주로 텍스트만 처리하거나, 처리할 수 있는 글자 수가 제한적이었던 것과 비교하면 큰 발전입니다. 코히어에 따르면, 임베드 4는 최대 12만 8천 개의 '토큰'을 처리할 수 있습니다. 토큰은 AI가 글자를 이해하는 기본 단위인데, 이 정도면 약 200페이지 분량의 문서를 통째로 분석할 수 있는 수준입니다. 덕분에 방대한 양의 보고서나 논문 속에서도 필요한 내용을 정확하게 찾아내는 검색 기능 등이 크게 향상될 것으로 기대됩니다. 또한, 100개 이상의 언어를 지원하고, 데이터 압축 기술로 저장 공간 부담을 줄인 점도 장점입니다.

장점만 있을까? 한계점도 알아야지

물론 임베드 4에도 몇 가지 알아둬야 할 점들이 있습니다. 아무리 성능이 좋아도 완벽한 기술은 없기 때문입니다. 우선, 한 번에 처리할 수 있는 이미지 개수(최대 96개)나 텍스트의 양(최대 96개 텍스트, 각 2048자)에 제한이 있습니다. 이미지 파일 형식이나 크기 제한도 있고요. 긴 문서를 처리할 수 있다고는 하지만, 가장 좋은 성능을 내는 것은 512 토큰(약 2000자) 미만의 텍스트라고 합니다. 따라서 200페이지짜리 문서를 분석하려면 내용을 여러 조각으로 나눠 처리해야 할 수도 있습니다. 이는 작업 과정을 다소 복잡하게 만들 수 있습니다. 또한, 코히어 서비스를 이용하려면 API라는 방식으로 연결해야 하는데, 무료 체험 버전은 1분당 요청 횟수가 제한되어 있습니다. 대규모 서비스를 개발하거나 많은 데이터를 처리해야 한다면 유료 요금제를 고려해야 합니다. 스캔한 문서나 손글씨처럼 깔끔하지 않은 데이터를 다룰 때는 약간의 사전 데이터 정리 작업이 필요할 수도 있습니다.

OpenAI랑 비교하면 어때?

현재 AI 임베딩 분야에서는 OpenAI의 모델이 널리 쓰이고 있습니다. 임베드 4는 OpenAI 모델과 비교했을 때 어떤 점이 다를까요?

기능	코히어 임베드 4	OpenAI text-embedding-3-large
처리 가능 데이터	텍스트, 이미지, 혼합	텍스트
최대 처리 길이 (토큰)	128,000	8,191
지원 언어 수	100개 이상	주로 영어 중심
주요 장점	멀티모달, 긴 문서 처리, 다국어 지원, 압축 임베딩	높은 품질의 텍스트 임베딩, 범용성
고려할 점	입력 제한, API 사용량 제한	텍스트만 처리 가능, 상대적으로 짧은 처리 길이

가장 큰 차이점은 코히어 임베드 4가 이미지까지 다룰 수 있는 멀티모달 기능과 훨씬 긴 문서를 처리할 수 있다는 점입니다. 반면 OpenAI 모델은 텍스트 처리에 강점을 보입니다. 어떤 모델이 더 좋다고 단정하기보다는, 사용하려는 목적에 따라 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

개발자라면 주목! 랭체인 연동과 비용은?

임베드 4는 '랭체인(LangChain)'과 같은 개발 도구와 쉽게 연동될 수 있습니다. 랭체인은 AI 모델을 활용해 애플리케이션을 만들 때 많이 사용되는 도구입니다. 개발자들은 랭체인을 사용해서 임베드 4를 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 통합할 수 있습니다. RAG는 AI가 단순히 학습한 내용만 답변하는 것이 아니라, 특정 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아 답변의 정확도를 높이는 기술입니다. 비용 측면에서는 고려해야 할 부분이 있습니다. 임베드 4는 성능은 뛰어나지만, 많은 데이터를 처리하거나 API를 자주 호출하면 비용이 발생합니다. 특히 긴 문서를 분석하면 처리해야 할 토큰 수가 늘어나 비용이 증가할 수 있습니다. 코히어는 임베딩 결과를 압축해서 저장 비용을 줄여준다고 하지만, 실제 사용량에 따른 API 비용과 서버 운영 비용 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 자세한 비용은 코히어의 요금 정책을 확인하고 예상 사용량을 바탕으로 계산해 보는 것이 좋습니다. 결론적으로 코히어 임베드 4는 멀티모달 기능과 긴 문서 처리 능력이라는 강력한 무기를 가진 AI 모델입니다. 하지만 입력 제한이나 비용 같은 현실적인 제약도 존재합니다. 따라서 이 모델을 활용하려는 개발자나 기업은 자신의 상황과 목적에 맞춰 장단점을 충분히 검토하고 결정해야 할 것입니다.