Embeddingは、テキスト・画像等のデータを、意味的な近さを距離として表現できる数値ベクトルへ変換する技術です。意味が近いテキスト同士はベクトル空間上でも近い位置に配置されるよう学習されており、類似度計算を数値的に行えます。質問文と文書の類似度をEmbeddingベースで計算することで、RAGにおける関連文書検索の基盤技術として使われ、大量のベクトルを効率的に格納・検索するためVector Databaseと組み合わせて利用されることが一般的です。
類似度検索・RAGシステムを構築したい開発者・企業に該当します。
単純なキーワード一致による検索と異なり、意味的な近さに基づいた検索を可能にする点が特徴です。