エンベディング（埋め込み）

エンベディングでは、意味の近い文章ほど、数値の並びも近くなるように変換されます。そのため、言葉が一致しなくても、意味が似ている文章を計算で探せます。たとえば「休暇の申請方法」と「有給の取り方」は、言葉が違っても近いベクトルになります。

RAGでは、社内の文書をあらかじめエンベディングに変換してベクトルデータベースに入れておき、質問の内容に近い文書を探すのに使います。このほか、似た問い合わせのまとめ、おすすめの表示、文書の分類などにも使われます。

どのモデルでエンベディングを作るかで、検索の精度が変わります。日本語や業界の専門用語をどのくらい扱えるかを、実際の文書と質問で確かめて選びます。モデルを変えた場合は、文書のエンベディングも作り直す必要があります。