Embeddingの意味

Embeddingは、文章、画像、音声などのデータを、機械学習モデルが扱える数値ベクトルへ変換した表現です。ベクトル空間上で意味や特徴が近いデータを近くに配置できるため、キーワードが完全に一致しなくても、内容の近さを計算する検索や分類に使えます。OpenAIはテキストEmbeddingを文字列同士の関連性を測るためのものと説明し、検索、クラスタリング、推薦などを用途として挙げています。Embeddingそのものが答えやデータベースではなく、元データを別の形式で表す中間データです。実際の検索では、生成に使ったモデル、ベクトルの次元、距離の計算方法、分割した文章、メタデータの条件などが結果に影響します。Embeddingを作れば自動的に正しい検索になるわけではなく、更新、再計算、権限、個人情報の扱いも設計対象になります。モデルを変更した場合は、既存ベクトルとの互換性や再生成の要否も確認します。

検索、推薦、クラスタリング、RAGで似た内容を数値的に探せるため、非構造データを扱う接続役になります。

現在はモデル、次元数、距離尺度、更新時の互換性、個人情報や検索評価を一緒に管理します。