Embedding Model（埋め込みモデル）とは？
読み方: エンベディングモデル
30秒まとめ
テキストや画像を意味を保持した数値ベクトルに変換する専用モデル。検索やRAGの基盤。
Embedding Model（埋め込みモデル）の意味・定義
Embedding Model（埋め込みモデル）は、テキスト、画像、音声などのデータを意味的な情報を保持した高次元の数値ベクトル（埋め込みベクトル）に変換する専用モデルです。OpenAI text-embedding-3-large、Google Gecko、Cohere Embed、BGE、E5など多数のモデルが存在します。意味が近い文章は近いベクトルとして表現されるため、コサイン類似度などで類似度を計算できます。RAGの検索精度、セマンティック検索の品質、レコメンデーションの関連性は、使用するEmbedding Modelの品質に大きく依存します。MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）で各モデルの性能が比較されています。