埋め込み（ベクトル検索）とは

埋め込み（ベクトル検索）（うめこみ）Embedding / Vector Search
文章の意味を数値の並び（ベクトル）に変換する技術。言葉が違っても意味が近い文章を探せるため、RAGの「資料を探す」部分で使われます。

もう少し詳しく

従来の検索は、同じ言葉が含まれているかで探します。そのため「休暇の申請」と「有休の取り方」のように言葉が違うと、見つかりません。埋め込みでは、文章の意味を数値の並びに変換し、意味が近いものを探せるようにします。

RAGでは、社内資料を小さな単位に分けて埋め込みに変換して保存しておき、質問も同じように変換して、意味の近い部分を探します。この仕組みは、資料を登録するツールが自動で行うため、使う側が直接扱うことはあまりありません。

業務でのポイント

• 言葉が違っても、意味が近い資料を探せる
• RAGツールの内部で使われる。設定で「ベクトルDB」などの言葉が出てきたらこれのこと
• 資料を小さく分ける単位（チャンク）の決め方で、検索の精度が変わる

関連する用語

• RAG（検索拡張生成）：AIが答える前に、社内の規程やマニュアルなどの資料を検索し、見つかった部分をもとに答える仕組み。自社固有の質問に、根拠つきで答えられます。
• 大規模言語モデル（LLM）：大量の文章を学習し、文章の理解と生成を行うAIモデル。ChatGPT・Gemini・Claudeの中核にあり、生成AIの「頭脳」にあたる部分です。

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