임배딩은 A openai key, 임배딩 검색은 B openai key로 한다면 동일한 값을 보내주는 지 chatgpt한테 물어본다면

질문)

그냥 궁금한건데 openai key 구분해서 임배딩을 했는데 만약에 다른 openai key로 임배딩해서 그 전에 임배딩 되었던것을 검색할려고한다면 문제가 있을까?

답변)

OpenAI API 키를 구분해서 임베딩을 수행한 후, 다른 API 키로 임베딩된 데이터를 검색하려는 경우, 원칙적으로 **문제는 발생하지 않습니다**. 왜냐하면:

1. **임베딩의 일관성**  
   OpenAI의 임베딩 API는 같은 모델(`text-embedding-ada-002`)을 사용할 경우 동일한 입력에 대해 동일한 벡터를 생성합니다. 따라서, 키가 다르더라도 같은 모델로 임베딩했다면 결과는 동일합니다.  
   예를 들어, `key1`로 `문장 A`를 임베딩한 결과와 `key2`로 같은 `문장 A`를 임베딩한 결과는 동일한 벡터값을 반환합니다.

2. **FAISS 검색**  
   FAISS는 벡터를 기반으로 검색하므로, 임베딩된 벡터가 올바르게 저장되어 있고, 검색 시 사용된 임베딩이 동일한 모델로 생성된 경우, 검색 결과에 영향을 미치지 않습니다.

### 하지만 문제가 생길 수 있는 경우
다음의 경우에는 문제가 발생할 수 있습니다:

1. **다른 모델 사용**  
   OpenAI에서 제공하는 임베딩 모델이 다르면(예: `text-embedding-ada-002` 대신 다른 모델), 생성되는 벡터값이 다르기 때문에 검색 결과가 달라질 수 있습니다.

2. **임베딩 매개변수 변경**  
   같은 모델이라도 OpenAI의 내부 업데이트로 인해 결과값이 미세하게 달라질 가능성이 있습니다. 예를 들어, OpenAI가 모델의 버전을 업데이트한다면 같은 입력이라도 약간 다른 임베딩 벡터를 반환할 수 있습니다.  

3. **임베딩 저장소의 데이터 손상**  
   만약 임베딩 데이터를 저장하는 중 일부 데이터가 손상되었거나 잘못된 키로 저장되었다면 검색 결과에 오류가 발생할 수 있습니다.

### 결론
다른 OpenAI 키를 사용해 임베딩했더라도 동일한 모델(`text-embedding-ada-002`)을 사용하면 검색에는 문제가 없습니다.  
다만, 데이터의 일관성을 유지하려면:
- 항상 동일한 모델을 사용하고,
- 임베딩된 데이터를 저장하는 프로세스에 문제가 없도록 관리하는 것이 중요합니다.

 

생각)

그전에는 임배딩이 첫번째는 model, 두번째는 key에 따라 hash되는줄 알았는데 그저 model에 따라 임배딩이 다르게 된다는 것을 이번 검색으로 알게 되었습니다. 만약에 업체에 따라 openai key를 다르게 받으면 그 키에 따라 임배딩 되어서 검색할때에도 해당 업체에 관계자들만 검색하게 하고 싶었는데 그전에 제가 구분을 지어줘야하는 부분에 있어서 보안적인

부분을 좀 더 강화해야겠다는 생각이 들었습니다.