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生成AI基礎

Embedding (埋め込み)とは?

読み: エンベディング英語: Embedding

テキストや画像など離散的なデータを意味を保ったまま数値ベクトル化する技術。検索・分類・推薦の基盤。

詳しい解説

Embedding (埋め込み) は、テキスト・画像・コードなどの離散データを、意味的な近さがベクトル距離に反映されるような数値ベクトルに変換する技術です。

意味の似た 2 つの文章は近いベクトルに、無関係な文章は遠いベクトルにマップされるため、ベクトル検索・クラスタリング・分類・推薦などに広く利用できます。

代表的な用途として、RAG におけるドキュメント検索、類似ユーザー検索、画像・動画の意味検索、コードの類似性検出などがあります。 OpenAI の text-embedding-3-large、Cohere の Embed、各 LLM プロバイダや OSS モデルが提供されています。

関連用語

RAG (検索拡張生成)外部の知識ベースから関連情報を検索し、その内容をプロンプトに含めて LLM に回答させる仕組み。ハルシネーション抑制に有効。ベクトルデータベース高次元ベクトルを効率的に格納し、類似ベクトルを高速検索できる専用データベース。RAG の中核インフラ。

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