이 튜토리얼에서는 Matryoshka Representation Learning(MRL)을 활용하여 Sentence-Transformers 임베딩 모델을 세밀하게 조정하는 방법을 안내합니다. MRL은 벡터의 초기 차원이 가장 유용한 의미 신호를 가지도록 하는 것을 목표로 합니다. MatryoshkaLoss를 활용하여 트리플 데이터로 모델을 학습한 후, 임베딩을 64, 128, 256 차원으로 절단한 뒤 검색 품질을 측정합니다. 이를 통해 초고속 검색을 위한 최적화된 모델을 구축하는 방법을 소개합니다.

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