RAGの心臓部 — Embeddingとベクトル検索で「意味」を捉える

RAG（Retrieval-Augmented Generation）におけるEmbeddingとベクトル検索の重要性を解説。従来のキーワード検索では捉えきれない「意味」をAIが理解し、外部データを活用するための核となる技術について、実装の視点から説明している。

• Embeddingとベクトル検索は、LLMに自社データを読み込ませるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の鍵となる技術である。
• Embeddingはテキストの意味を捉え、意味の近いテキストをベクトル空間で近い位置に配置する。
• ベクトル検索は、キーワード検索では拾いきれない意味的に類似した文書を検索できる。
• 実務ではベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索が精度向上に有効である。