埋め込みとベクトル表現

埋め込みとベクトル表現

埋め込みはAIの中で最も多用途な概念の一つです。データの数値表現であり、意味と関係性を捉えます。検索エンジン、レコメンデーションシステム、RAGパイプラインを構築する場合でも、埋め込みはおそらくアプリケーションの中核にあります。

埋め込みは単に数値のリスト、つまりベクトルであり、データの一部分を表します。埋め込みが特別なのは、類似したデータが類似したベクトルを生成することです。犬と子犬の埋め込みはベクトル空間内で近くなります。犬と車の埋め込みは遠く離れます。モデルは膨大なデータで訓練されることでこれらの関係を学習します。

埋め込みはあらゆる種類のデータに対して機能します。テキスト、画像、音声、さらにはユーザーの行動を埋め込むことができます。重要なのは、埋め込みモデルが異なる種類のデータを同じベクトル空間にマッピングすることです。つまり、テキストを使って画像を検索したり、テキスト記述を使って類似の曲を見つけたり、ユーザーの好みに基づいて製品を推薦したりできます。

埋め込みを利用する最も一般的な方法はベクトルデータベースを通じてです。ドキュメントや製品の埋め込みを事前計算し、ベクトルデータベースに保存します。ユーザーがクエリを発行すると、クエリを埋め込み、データベース内で最も近いベクトルを検索します。これが現代のセマンティック検索の仕組みであり、キーワードマッチングではなく意味に基づいて結果を見つけます。

埋め込みモデルは品質とサイズが異なります。OpenAIのtext-embedding-3-smallのような汎用モデルは、ほとんどのタスクで良好な品質を提供します。BGEやE5のような専門モデルは特定のドメインでより優れている場合があります。埋め込みの次元数は通常384から4096で、埋め込みが捕捉できる情報量を表します。次元が高いほどより多くのニュアンスを保存できますが、より多くのストレージと計算が必要です。