우리는 벡터 연결 (Vector Linking)을 연구합니다. 이는 부분적으로 중첩되는 데이터셋에 대해 서로 다른 블랙박스 인코더 (black-box encoders)가 생성한 두 개의 임베딩 클라우드 (embedding clouds)가 주어졌을 때, 오직 벡터만을 사용하여 모델 간 객체 대응 관계 (cross-model object correspondences)를 복구하는 것을 의미합니다. 우리는 경험적 및 이론적으로, 독립적으로 학습된 대조 학습 인코더 (contrastive encoders)가 국소적 기하학적 일관성 (local geometric consistency)을 보인다는 것을 보여줍니다. 즉, 단거리 거리는 스케일 인자 (scale factor) 범위 내에서 대략적으로 보존되는 반면, 장거리 거리는 모델 특유의 왜곡 (model-specific distortion)으로 인해 보존되지 않습니다. 이를 바탕으로, 우리는 소수의 쌍을 이룬 앵커 (paired anchors) 시드 세트로부터 벡터 연결을 복구하는 반복적이고 참조 기반인 기하학적 임베딩 해싱 (geometric embedding hashing)을 제안합니다. 이 방식은 각 벡터를 샘플링된 쌍 앵커까지의 거리로 표현하고, 해시 공간 매칭 (hash-space matching)을 통해 후보 연결을 제안하며, Beta-Bernoulli 사후 확률 (Beta-Bernoulli posterior)을 통해 여러 뷰 (views)에 걸친 증거를 집계하여 높은 신뢰도의 연결을 새로운 앵커로 부트스트랩 (bootstrap)합니다. 다양한 벤치마크와 임베딩 모델 쌍에 대한 실험을 통해, 중첩 정도, 시드 예산, 도메인 외 (out-of-domain) 앵커가 변하는 상황에서도 정확하고 견고한 연결 성능을 입증하였으며, 벡터 데이터베이스 통합 및 교차 모델 클러스터링 (cross-model clustering)에 대한 응용 가능성을 보여주었습니다. 코드는 https://github.com/DBgroup-Edinburgh/VecLinking 에서 확인할 수 있습니다.