エンベディング

ひとことで言うと

エンベディングは、文章の意味を検索しやすい数値表現に変えるための仕組みです。似た内容ほど近い位置に並べやすくなります。

どんな場面で使うか

• 社内文書検索の精度を上げたい時
• RAG 用に ベクトル検索 で関連文書を探したい時
• 類似FAQを自動で見つけたい時
• タグ付け前のざっくり分類をしたい時

キーワード検索との違い

キーワード検索は、同じ単語が入っているかを見るのが中心です。エンベディングは、表現が少し違っても意味の近さで拾いやすいのが強みです。

実務で気にするポイント

• 元文書の区切り方、つまり チャンク分割 の設計で検索精度が変わる
• 埋め込みモデルの選択で得意分野が変わる
• ベクトル検索 だけで正答とは限らない
• 評価用の質問セットを先に用意する

注意: エンベディングは意味を整理しやすくする部品であって、答えそのものではありません。検索が当たっても、最終回答の確認は別に必要です。