埋め込み（エンベディング）

埋め込み（エンベディング）とは、文章・単語・画像などが持つ「意味」を、コンピュータが計算しやすい数値の並び（ベクトル）に変換したもののことです。人間にとって「意味が近い」文章同士は、埋め込みに変換した後の数値の並びも近い位置に配置される、という性質を持たせるのが埋め込みの基本的な考え方です。

この性質を利用すると、文章同士の「意味的な近さ」を、数値の計算だけで測れるようになります。たとえばキーワードが一致していなくても、意味が似ている文章同士を数値上の近さから見つけ出すことができ、単純なキーワード検索よりも柔軟な検索や分類が可能になります。

RAG（検索拡張生成）の仕組みでは、この埋め込みが中核的な役割を果たします。ユーザーの質問文と、社内文書の各部分をそれぞれ埋め込みに変換し、数値上の近さを比較することで、質問に関連性の高い文書を効率よく探し出しています。

「返金の手続き方法」という質問と「返品・キャンセルの申請方法」という文書が、キーワードは異なっていても意味的に近いため、埋め込みを使った検索では関連文書として見つけ出されやすくなります。

• RAG（検索拡張生成）
• ベクトルデータベース
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