Embeddingとは？

Embedding（埋め込み） は、テキスト・画像などを「意味を保持した数値ベクトル」に変換する技術。例えば「犬」と「ワンちゃん」は別の単語だが、Embedding空間では近い位置になります。

代表的な Embeddingモデル

提供元モデル用途
OpenAItext-embedding-3-large汎用最強
CohereEmbed v3多言語特化
Googletext-embedding-004高速
OSSmultilingual-e5-largeセルフホスト

どこで使われるか

  1. RAG: ドキュメントを Embedding 化してDB保存
  2. ベクトル検索: 意味的類似検索
  3. 推薦システム: ユーザー-商品の類似度
  4. 分類・クラスタリング: 意味に基づくグループ化

よくある質問

Q. Embeddingはコストかかる？

OpenAI text-embedding-3-small は $0.02/1M tokens と非常に安価。

Q. 日本語対応は？

主要モデル全て対応。日本語特化なら multilingual-e5 や cl-tohoku/bert-japanese も有効。

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