카카오가 한국어 검색용 임베딩 모델 2종을 오픈소스로 풀었다 — 한국어 검색 점수 0.82로 Qwen보다 앞서, 고객 문의·상품 검색에 내 서버에서 돌릴 수 있나?
"뜻으로 찾는" 검색의 핵심 부품인 임베딩 모델을, 한국어에 맞춘 것으로 카카오가 무료 공개했습니다. 고객 문의 자동 분류나 상품 검색을 외부 API 없이 내 서버에서 돌리려는 사람에게 현실적인 선택지가 하나 늘었습니다.
무슨 일인가
카카오가 10월 29일 보도자료로 임베딩 모델 2종, Kanana-2-3b-embedding(약 30억 파라미터)과 Kanana-2-1.3b-embedding(약 13억)을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 밝혔습니다. 지난 7월 소형 언어모델 Kanana-2 SLM 4종을 공개한 데 이은 것입니다. 임베딩 모델은 문장의 뜻을 숫자 벡터로 바꿔 "비슷한 뜻"을 찾아 주는 부품으로, 답을 생성하는 모델이 아니라 답의 재료를 찾아오는 역할을 합니다.
모델 카드 기준 3B 모델은 2,560차원, 1.3B는 1,280차원이고, 둘 다 MRL(마트료시카 표현 학습)로 1024·512·256·128차원까지 잘라 써도 됩니다. 입력은 최대 4,096토큰, 한국어·영어를 다루며 질문·문서 접두사 같은 프롬프트 형식 없이 원문 그대로 넣습니다. 3B는 Kanana-2 SLM을 양방향 어텐션으로 바꿔 학습했고 1.3B는 큰 모델에서 지식 증류했습니다. 카카오는 이전 카나나 임베딩보다 메모리·속도가 "수십 배 이상" 나아졌다고 설명합니다. 라이선스는 Kanana Open License로, 조건을 지키면 연구·개발·상업 이용이 가능합니다. sentence-transformers·transformers·vLLM 세 가지로 바로 불러올 수 있습니다.
내 사업·앱에 무슨 의미
- 앱 운영자 — 앱 안의 FAQ·공지·고객 문의를 "단어가 달라도 뜻이 같으면" 찾아 주는 검색을 붙일 때, 한국어 성능이 검증된 무료 모델이 생겼습니다. 1.3B를 128차원으로 쓰면 벡터 저장 공간이 전체 차원의 10분의 1로 줄어 작은 서버에서도 돌릴 만합니다.
- 쇼핑몰·스토어 — "선물용 가벼운 머그" 같은 애매한 검색어로 상품을 찾게 하는 기능의 재료입니다. 단, 모델만으로 검색이 되는 게 아니라 상품 설명을 벡터로 바꿔 저장하는 작업과 서버가 필요합니다.
- 개발자 — 고객 문의 본문을 외부 임베딩 API로 보내기 꺼려지는 경우(개인정보 포함) 자체 서버에서 돌리는 선택지가 됩니다. 상업 이용 전 Kanana Open License의 조건은 직접 읽어 보세요.