Embeddingが重要である背景には、テキスト等のデータを意味的な近さで扱えるベクトルへ変換できるという基盤的な技術としての性質があります。RAGにおける情報検索基盤として不可欠であり、Vector Databaseと組み合わせることで大規模な意味検索を実現できる点も評価される理由の一つです。レコメンデーションシステム等、幅広いAIアプリケーションでの活用も広がっています。
AI技術の基盤を理解したい開発者・企業が背景を理解したい場合に該当します。
キーワードベースの検索技術と比べ、意味的な近さに基づく検索を可能にする点が評価される理由として挙げられます。