ベクトル検索（エンベディング）

おちつきAIラジオでは、ベクトル検索（エンベディング）は、言葉を意味に変換し、意味空間に埋め込んで扱う仕組みとして語られた。ep.12ではRAG（検索拡張生成）を説明する流れの中で、参照用の文章をあらかじめベクトルに変換して登録しておく必要がある点も、実装前の準備として触れられていた。該当箇所を聴く 該当箇所を聴く

ベクトル検索とは何か

しぶちょーとかねりんの会話では、エンベディングについて「言葉を意味に変換して、次元を落とすっていうか意味空間に埋め込んであげる」と説明されていた。番組内では、言葉そのものではなく、意味の近さで検索できるようにするための仕組みとして扱われている。該当箇所を聴く

使うには参照文書の事前登録が必要

番組では、ベクトル検索を使うには、登録する文章を全部ベクトルに変換しなければならない、と説明されていた。つまり、検索したい参照用の文章をそのまま置いておくだけではなく、先にベクトル化して登録する準備が必要になる。この点について、番組では「面倒」な準備として語られている。該当箇所を聴く

RAGの説明の中での位置づけ

ep.12では、AIの「学習」と「参照」の違いを説明する文脈で、RAGに関連する仕組みとしてベクトル検索が登場していた。おちつきAIラジオでの語られ方としては、ベクトル検索は単独の抽象概念というより、参照したい文章をあらかじめベクトル化し、意味の近さで取り出せるようにするための実務的な仕組みとして紹介されていた。該当箇所を聴く 該当箇所を聴く

ここにも登場

• グラフラグ