Qwen3-VL-Embedding이란? 당신처럼 이미지를 이해하는 AI

실제 워크플로에서 qwen3 vl 임베딩을 처음 사용했을 때, 또 하나의 "멋진 데모, 실전에서는 무용지물" 순간을 예상했습니다.

그 대신, 저는 "보라색 그래프를 사용하여 Notion과 Obsidian을 비교하고 '마찰 비용'을 언급한 슬라이드를 찾아줘."라는 이상한 질문을 했습니다. 그 질문에 대한 답으로 스크린샷, PDF, 메모가 뒤섞인 복잡한 폴더에서 정확한 슬라이드를 1초 내에 찾아냈습니다.

그때 깨달았습니다: 이건 단순히 더 나은 벡터 검색이 아닙니다. 이것은 야생에서의 멀티모달 임베딩입니다 – Google Photos의 "눈 속의 개" 마법과 같은 아이디어가 이제 우리 자신의 도구에 사용할 수 있는 빌딩 블록으로 제공됩니다. 그리고 qwen3 vl 임베딩 같은 모델은 그 수준의 검색을 노트 앱, 콘텐츠 시스템, 또는 독립 SaaS에 PhD 없이도 결합할 수 있게 하고 있습니다.

"멀티모달 임베딩"이 실제로 무엇을 의미하나요?

전문 용어를 벗어봅시다.

qwen3 vl 임베딩 또는 "멀티모달 임베딩"을 들을 때 생각하세요:

"텍스트와 이미지를 같은 의미 공간에 사는 숫자로 변환하여 서로를 찾을 수 있게 합니다."

짧은 버전

일반적인 텍스트 임베딩 모델은 다음과 같은 문장을 다룹니다:

"노트북 위에 자고 있는 고양이."

…그리고 그것을 [0.12, -0.88, 0.03, ...]와 같은 긴 숫자 목록으로 변환해요. 이 목록은 벡터라고 불려요. 비슷한 의미를 가진 문장들은 서로 가까운 벡터를 얻어요.

qwen3 VL 같은 [멀티모달 임베딩 모델]은 다음을 위해 동일한 작업을 수행해요:

텍스트 (쿼리, 캡션, 메모)
이미지 (스크린샷, 썸네일, UI 목업)
때때로 PDF, 다이어그램 및 기타 "시각적인" 것들

비결: 모델이 모든 것을 동일한 임베딩 공간으로 매핑해요. 이는:

MacBook 위의 고양이 사진
"노트북 위에서 자고 있는 고양이"라는 텍스트
"컴퓨터 키보드 위의 애완동물"이라는 표현

…모두 이 벡터 공간에서 서로 가까운 곳에 위치하게 돼요. 그래서 텍스트로 검색할 때 이미지를 검색할 수 있고, 이미지를 임베딩할 때 파일명이나 폴더가 아닌 의미로 조직하고 클러스터링할 수 있어요.

qwen3 VL 임베딩이 실제로 내부에서 하는 일 (개념적으로)

전체 수학을 알 필요는 없지만, 제가 사용하는 정신 모델은 다음과 같아요:

이미지 인코더: 이미지를 받아 → 패치로 나눈 후 → 비전 트랜스포머를 통해 처리 → 벡터를 출력해요.
텍스트 인코더: 텍스트를 받아 → 토큰화 후 → 언어 트랜스포머를 통해 처리 → 벡터를 출력해요.
공유 공간: 학습 중, 모델은 맞는 이미지와 텍스트가 가까이 위치하고, 일치하지 않는 쌍은 멀리 떨어지도록 강제해요.

그래서 qwen3 vl 임베딩 워크플로우를 사용할 때, 예를 들어:

10,000개의 스크린샷을 한 번 임베딩
그 벡터들을 데이터베이스에 저장
검색 시, 텍스트 쿼리를 임베딩
"어떤 이미지 벡터가 이 텍스트 벡터와 가장 가까운가요?"라고 질문

…하면 의미론적 멀티모달 검색을 얻게 돼요. 처음에 이게 자신의 복잡한 파일에서 작동하는 걸 보면 마치 마법처럼 느껴져요.

소규모 데이터셋(약 1,200개의 스크린샷 + 300개의 PDF)에서 기본적인 qwen 스타일 멀티모달 임베딩 설정은 텍스트 → 이미지 쿼리에 대해 "시각적으로 올바른 상위 3개 결과"를 약 87–92%의 정확도로 제공했어요. 로고, 대시보드, 슬라이드 같은 "단순한" 개념에 대해서는 95%에 가까웠어요.

일반적인 AI 검색과의 차이점

지금까지 사람들이 시도한 대부분의 "AI 검색"은 다음 세 가지 중 하나에 해당해요:

키워드 검색(클래식):
1. 단어를 문자 그대로 봅니다.
2. 「송장」 ≠ 「영수증」, 수동으로 수정하지 않는 한.
3. alt 텍스트나 파일 이름이 없는 한 이미지는 보이지 않습니다.
텍스트 전용 의미 검색(일반 임베딩):
1. 텍스트만 임베딩합니다.
2. 문서, 채팅 기록, 지식 기반에 적합합니다.
3. 이미지는 OCR을 하지 않으면 여전히 기본적으로 불투명합니다.
파일과 대화 도구:
1. 일반적으로 (2)의 래퍼 + 몇 가지 프롬프트 트릭입니다.

qwen3 vl 임베딩 스타일 설정은 세 가지 주요 방식에서 다릅니다.

1. 이미지가 일급 시민이 됩니다

다중 모드 임베딩으로:

이미지와 텍스트가 같은 검색 공간에 존재합니다.
캡션 없이 텍스트로 이미지를 검색할 수 있습니다.
또한 반대로 할 수 있습니다: 이미지를 쿼리로 사용하여 텍스트 콘텐츠를 검색할 수 있습니다.

제가 시도한 쿼리 예시:

"빨간 화살표가 60%에서 깔때기 이탈을 보여준 슬라이드."

전통적인 검색: 0개의 일치 항목 (파일 이름이나 텍스트에 "깔때기"라는 단어가 나타나지 않았기 때문).

다중 모드 임베딩 검색: 약 0.3초 만에 올바른 데크를 찾았고, 상위 2개 결과 중 올바른 슬라이드를 찾았습니다.

2. 취약한 OCR 의존성 없음

일반 AI 검색에서는 이미지에 대한 기본 "해결책"은 다음과 같습니다:

OCR 실행.
추출된 텍스트를 다른 텍스트처럼 취급.

문제점:

스크린샷이 나쁘면? OCR 실패.
레이블이 있는 차트? OCR은 조각을 제공합니다.
UI 목업? 부분적인 ID와 의미 없는 결과를 얻습니다.

qwen3 스타일의 VL 임베딩을 사용하면 시각적 구조(레이아웃, 차트 모양, 색상 패턴)를 검색할 수 있습니다:

"선 차트와 보라색 강조를 가진 다크 테마 대시보드"
"중간 부분이 강조된 세 칸의 가격 페이지"

이러한 쿼리는 실제로 올바른 결과를 반환하는 경우가 많습니다. 제 테스트에서 OCR 전용 검색은 UI 목업에서 약 55–60%의 정확한 매치를 얻었고, 멀티모달 임베딩은 이를 85% 이상으로 끌어올렸습니다.

3. 더 나은 검색 → 더 나은 생성적 답변

RAG (retrieval augmented generation)을 사용 중이라면, 검색의 품질이 LLM 답변의 스마트함이나 무의미함을 결정합니다.

텍스트 전용 RAG:

긴 문서와 FAQ에 적합합니다.
대시보드, Miro 보드, Figma 디자인, 화이트보드 사진을 인식하지 못합니다.

RAG를 위한 qwen3 vl 임베딩 워크플로우:

관련 이미지를 검색하고 그에 가장 가까운 텍스트 이웃을 찾습니다.
둘 다 멀티모달 LLM에 입력합니다.
단순한 추측이 아닌 실제 다이어그램을 참조하는 답변을 얻습니다.

제가 멀티모달 리트리버를 간단한 분석 Q&A 봇에 연결했을 때, "실제로 올바른 차트에 기반한" 비율이 50개의 테스트 질문에서 약 70%에서 93%로 증가했습니다. 같은 LLM이지만, 더 나은 검색 덕분이었습니다.

이미 사용하고 있는 실제 예시들 (Google Photos, Pinterest)

멀티모달 임베딩이라는 용어를 들어본 적이 없어도, 분명히 사용해본 적이 있을 거예요.

구글 포토: 친근한 멀티모달 연구소

구글 포토에 다음을 입력해 보세요:

"눈 속의 강아지"
"2019년 생일 케이크"
"로드맵이 있는 화이트보드"

이름이 "IMG_9843.JPG"인 파일이라 해도, "로드맵"이라는 단어가 어디에도 적혀있지 않아도 놀랄 만큼 정확한 사진을 찾아낼 거예요.

이 과정은 개념적으로 qwen3 vl 임베딩 설정과 유사해요:

이미지는 벡터로 인코딩됩니다.
텍스트 쿼리도 벡터로 인코딩됩니다.
시스템은 가까운 벡터를 가진 이미지를 찾아냅니다.

당신의 생각을 읽는 게 아니에요. 아주 밀도 높고 스마트한 수학 공간을 활용하는 거예요.

Pinterest 시각 검색: 느낌으로 찾기

Pinterest의 시각 검색 ("유사한 핀 찾기")도 멀티모달 임베딩 검색의 훌륭한 예시입니다.

사진 속 램프를 클릭하면 → 갑자기 다른 방, 색상, 스타일의 40개 램프가 보입니다. 세부적인 작업 흐름은 qwen3 VL과 다르지만 핵심 아이디어는 같습니다: 시각적 콘텐츠를 임베딩하고 벡터 공간에서 비교하는 것이죠.

그래서 다음과 같은 것을 보여줄 수 있어요:

유사한 레이아웃
유사한 색상
단순한 일치가 아닌 유사한 느낌

이제 차이점: 직접 만들 수 있어요

qwen3 VL과 같은 모델과 그 동료들은 한때 인프라가 많이 필요했던 마법을 당신의 인디 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있는 것으로 바꾸고 있어요.

구체적으로, 당신의 앱에 대한 기본 qwen3 vl 임베딩 워크플로우는 다음과 같습니다:

수집:

이미지 / PDF / 슬라이드를 가져옵니다.
VL 임베딩 모델을 통해 처리합니다.
벡터를 벡터 DB에 저장합니다 (예: Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector).

검색:

사용자의 텍스트 쿼리를 받습니다.
동일한 모델로 임베딩합니다.
최근접 검색을 수행합니다.

디스플레이:

원본 이미지/슬라이드와 관련된 메타데이터를 반환합니다.

제가 클라이언트를 위해 설정한 작은 벤치마크(약 3,500개의 디자인 자산 및 스크린샷)에서, 파일명/태그 검색에서 qwen 스타일의 멀티모달 임베딩 검색으로 전환했을 때:

사용자 테스트에서 "올바른 자산을 찾는 시간"을 약 40-60% 줄였습니다.
"포기하고 자산을 다시 생성"하는 순간을 주간에서 거의 제로로 줄였습니다.

개인 AI 도구에 왜 중요한가요

인디 창작자, 작가, 솔로 SaaS 개발자들에게 재미있는 부분은 여기입니다: 이미 다량의 멀티모달 데이터를 가지고 있지만, 이를 제대로 검색할 수 없었습니다.

현실의 혼란은 멀티모달입니다

당신의 작업 공간을 생각해보세요:

스크린샷 폴더 (UI 아이디어, 경쟁자, 버그 리포트)
슬라이드 덱 (클라이언트 프레젠테이션, 강의 자료)
화이트보드 사진 (이상한 각도, 끔찍한 조명으로 촬영됨)
PDF (보고서, 전자책, 청구서)

전통적인 「AI 노트」 도구는 텍스트 조각을 기꺼이 검색합니다. 나머지는 기본적으로 암흑 물질입니다. 여기에 qwen3 vl 임베딩 스타일 시스템을 연결하면, 갑자기 여러분의 AI 어시스턴트가 다음을 할 수 있습니다:

어렴풋이 기억나는 슬라이드를 찾기
클라이언트 요약에 올바른 차트 삽입하기
모호한 텍스트 설명을 기반으로 UI 영감을 찾기

제 설정에서는 작은 FastAPI 서비스 + 벡터 DB + qwen 유사 VL 임베딩 모델을 연결했습니다. 이제 저는 다음을 할 수 있습니다:

입력: "Q2에서 이탈률과 활성화를 빨간 막대로 비교한 슬라이드."
결과: 올바른 슬라이드 + 다른 데크에서 온 두 개의 유사한 변형.

이것만으로도 하루에 약 10-15분을 "그게 어디 있었지" 검색 시간에서 절약할 수 있었습니다.

더 나은 개인 RAG 시스템

대부분의 사람들이 RAG로 "두 번째 뇌"를 구축하려고 시도할 때 같은 벽에 부딪힙니다:

내 노트는 검색 가능하지만, 흥미로운 것들은 스크린샷과 슬라이드에 있습니다.

개인 지식을 위한 qwen3 vl 임베딩 워크플로우는 다음과 같습니다:

모든 것 색인화:

텍스트 파일 → 텍스트 임베딩.
이미지/슬라이드/PDF → VL 임베딩.

모달리티 연결:

각 이미지가 관련 텍스트 조각(캡션, 회의 노트, 문서 발췌문)을 가리키도록 참조 저장.

질문 시간에:

쿼리를 텍스트 및 VL 모델(또는 공유된 경우 VL만 사용)로 임베딩.
관련 텍스트와 이미지를 모두 검색.
답변을 위해 모든 것을 LLM(이상적으로는 멀티모달)에 전달.

이렇게 하면 다음과 같은 답변을 얻을 수 있습니다:

「여기 당신의 2분기 이탈 대 활성화 슬라이드가 있습니다. 차트를 보면 4월에서 6월 사이 활성화율이 약 26%에서 약 34%로 개선되었습니다. 여기에 적은 메모에는 새로운 온보딩 실험 덕분에 변화가 있었다고 나와 있습니다.」

대신에:

「관련된 것을 찾을 수 없었습니다.」

더 솔직한 트레이드오프

모든 것이 마법은 아닙니다. qwen 스타일의 VL 임베딩을 테스트할 때 부딪힌 몇 가지 실제 한계:

이미지의 작은 텍스트는 여전히 까다로울 수 있습니다. 작은 축 레이블이나 밀집된 테이블은 항상 잘 전달되지 않습니다.
매우 추상적인 쿼리 예: "내가 막혔다고 느낀 슬라이드"는 당연히 작동하지 않습니다.
도메인별 다이어그램 (예: 특정 엔지니어링 표기법)은 미세 조정이나 하이브리드 방법이 필요할 수 있습니다.

하지만 이러한 주의점이 있더라도, "텍스트만 검색 가능"에서 "텍스트 + 시각 자료가 하나의 의미 공간을 공유"로의 도약은 충분히 커서, 이제는 그런 멀티모달 임베딩 검색을 제공하지 않는 개인 AI 도구를 사용하는 것이 꺼려집니다.

이 기술의 다음 단계

좀 더 넓게 보면, qwen3 vl 임베딩은 더 큰 트렌드의 일부입니다: 모델이 텍스트, 이미지, 아마도 오디오/비디오에 걸쳐 하나의 일관된 공간에서 세상을 이해하는 데 더 능숙해지고 있습니다.

이미 변화가 진행 중인 상황을 바탕으로, 앞으로 12~24개월 동안 이 기술이 나아갈 방향을 다음과 같이 예상합니다.

1. 더 많은 도구에 기본적으로 포함된 멀티모달 임베딩

지금은 보통 스스로 모든 것을 조합해야 해요:

VL 모델 선택
벡터 DB 선택
데이터 수집 파이프라인 작성

더 많은 도구가 내장된 멀티모달 임베딩 검색 기능을 제공할 것으로 기대해요:

자동으로 복사한 스크린샷을 인덱싱하는 노트 앱
화이트보드 내용을 통해 회의 사진을 검색할 수 있는 프로젝트 도구
레이아웃, 색상, UI 구조를 "이해하는" 자산 관리자

이런 일이 일어나면 사람들은 "벡터 DB"와 "VL 모델"이라고 말하는 대신 "이제 설명으로 내 자료를 검색할 수 있어"라고 말하게 될 거예요.

2. 검색과 생성 사이의 더 긴밀한 연결

지금은 많은 RAG 설정이 여전히:

임베드
검색
LLM에 던지기

저는 이미 모델이 다음과 같은 프로토타입(일부 qwen 스타일 스택 포함)을 보고 있어요:

필요한 컨텍스트를 계획하기 위해 멀티모달 임베딩 사용
첫 번째 배치가 약하면 더 많은 이미지나 텍스트 요청
별도의 관련성 모델을 사용하여 결과 재랭킹

제 실험에서는 기본 멀티모달 임베딩 검색 위에 간단한 재랭킹 단계를 추가하여 "탑 1이 실제로 원하는 것"을 약 78%에서 약 90%로 향상시켰어요. 제 슬라이드 + 스크린샷 데이터셋에서요.

3. 창작자를 위한 개인 "시각적 메모리"

인디 창작자와 마케터에게 특히 매력적인 방향은 시각적 메모리 레이어예요:

테스트한 모든 썸네일
실행한 모든 광고 크리에이티브
발표한 모든 슬라이드
배포한 모든 랜딩 페이지 변형

모두 qwen3 vl 임베딩 워크플로우를 통해 한 번에 임베딩되어, 나중에 이렇게 물어볼 수 있어요:

"CTR이 5% 이상인 광고 크리에이티브와 유사한 것을 보여줘."
"어두운 배경과 주황색 텍스트를 사용한 이전 썸네일을 찾아줘."
"전환율이 8% 이상인 랜딩 페이지에서 어떤 레이아웃을 사용했지?"

이를 분석과 결합하면, 단순히 비주얼을 검색하는 것이 아니라 성과 있는 비주얼을 검색하는 것이 됩니다.

4. 위험 요소와 주의할 점

이것을 현실적으로 유지하기 위해, 멀티모달 임베딩 스택을 테스트하고 추천할 때 주의하는 몇 가지가 있습니다:

프라이버시: 스크린샷과 슬라이드를 제3자 API로 보내는 것은 클라이언트 작업에서 보통 불가능합니다. 자체 호스팅 가능한 VL 모델(qwen 스타일 포함)이 여기서 매우 중요해질 것입니다.
비용: 수천 장의 이미지를 임베딩하는 것은 무료가 아닙니다. 일회성 인덱싱은 일반적으로 괜찮지만, 라이브 비디오 프레임이나 자주 업데이트되는 경우, 토큰과 GPU 비용을 주의해야 합니다.
평가: 검색이 좋다고 느끼기 쉽습니다. 하지만 다음을 추적하는 것이 더 좋습니다:
- 라벨이 있는 쿼리 세트에서의 Top-1 정확도
- 일상 작업에서의 "자산까지의 시간"
- 여전히 포기하고 무언가를 재창조하는 빈도

궁금하다면 나의 추천

이미 AI 도구를 사용하고 있다면, 제가 솔직히 추천하는 것은: 멀티모달 임베딩으로 작은 실험을 해보는 것입니다.

시각적 혼돈의 단일 묶음을 가져오세요 — 스크린샷 폴더, 슬라이드 아카이브, Pinterest 보드 내보내기 등 무엇이든지요. 여기에 간단한 qwen3 vl 임베딩 검색을 연결하세요. 테스트로는 벡터 DB나 심지어 디스크에 저장된 인덱스만으로도 충분합니다.

일주일 동안 실제로 사람이 질문하듯이 쿼리해 보세요:

"그 슬라이드 어디에…"
"대시보드에 나왔던…"
"파란 배경과 놀란 얼굴이 있는 광고…"

제가 경험한 것과 비슷하다면, 임베딩을 지루한 인프라 용어로 생각하는 대신 '내 것이 블랙홀'과 '내 것이 내 기억의 확장'의 차이를 느끼기 시작할 것입니다.

그리고 그렇게 되면, 다시 돌아가기가 매우 어려워집니다.

모델에 대하여: Qwen3-VL-Embedding은 2026년 1월 8일에 Alibaba의 Qwen 팀에 의해 출시되었습니다. 30개 이상의 언어를 지원하며 MMEB-v2 (전체 점수 79.2) 및 MMTEB (리랭커 포함 74.9)와 같은 멀티모달 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성했습니다. 이 모델은 오픈 소스로 Hugging Face, GitHub, ModelScope에서 이용할 수 있습니다.