이번 편에서 다루는 것이전 편에서 언급한 문제:강좌 설명이 부족하면 임베딩 품질이 떨어진다. 실제 데이터를 보니, 상당수의 강좌가 설명이 없거나 너무 짧았다.이 문제를 LLM(Large Language Model)을 활용해 해결했다.문제 분석데이터 현황강좌 설명을 분석해보니:상태비율예시설명 없음15%NULL 또는 빈 문자열이름과 동일20%"데이터베이스" → "데이터베이스"너무 짧음25%"SQL 기초 학습" (10자 미만)충분함40%2줄 이상의 설명 60%의 강좌가 불충분한 설명을 가지고 있었다.임베딩에 미치는 영향# 설명이 부족한 강좌course_1 = "데이터베이스"# 설명이 충분한 강좌 course_2 = "데이터베이스 설계 원리와 SQL 쿼리 작성법을 학습합니다. 정규화, 인덱스, 트랜잭션 처리를..