エンベディング(埋め込み)とは?
エンベディング(埋め込み)とは、文章や画像の意味を数百〜数千個の数値の並び(ベクトル)に変換する技術のこと。「意味が近いデータはベクトルも近くなる」性質を持ち、類似文書検索やRAG、レコメンドの土台になっています。
実務での使い方
最大の用途はRAGの検索部分です。社内文書をあらかじめエンベディング化して保存しておき、質問文も同じくベクトル化して「意味が近い文書」を探します。キーワードが一致しなくても「解約」と「契約終了」を近い意味として扱えるのが、従来の全文検索との違いです。
実務では専用のエンベディングモデル(API)を使い、料金は文章生成よりも大幅に安価です。ただしモデルによって日本語の精度に差があるため、RAGの検索品質が悪いときは、文書の分割方法とあわせてエンベディングモデルの見直しも検討ポイントになります。