エンベディング
文書や質問の意味を数値に変え、似た情報を探しやすくする仕組みです。
意味
エンベディングは、文章や画像などの意味を数値ベクトルに変換する方法です。類似検索、推薦、RAGなどで使われます。
中小企業で気にする理由
社内検索やFAQ検索で、同じ言葉を使っていなくても近い内容を探せるようになります。一方で、検索対象の資料が汚いと誤参照につながります。
業務での影響
社内マニュアル、FAQ、営業資料、商品説明を意味で検索しやすくします。問い合わせ対応や新人教育で効果が出やすい領域です。
回避手順
古い資料、重複資料、未承認資料を除外します。ファイル名、更新日、担当部署をそろえると、検索結果の確認もしやすくなります。
関連例
OpenAIのEmbeddingsドキュメント、Google Cloudのベクトル検索説明、IBMのRAG解説などが参考になります。まずは文書整理から始めます。
関連用語
ベクトル検索
キーワード一致だけでなく、意味が近い情報を探す検索方法です。
RAG
RAGは、AIが回答する前に社内文書やFAQなどを検索し、その内容を根拠として使う仕組みです。
トークン
AIが文章を読む・書くときの処理単位で、長文入力やAPI料金の目安になります。