こちらは、dify ai blogで公開されているレビューブログの要約記事です
Chat GPTで要約し、初心者の方でもわかりやすいように注釈を入れた紹介記事となります。
元記事：「Text Embedding: Basic Concepts and Implementation Principles」AI reviews
https://dify.ai/blog/text-embedding-basic-concepts-and-implementation-principles
目次
用語解説
- 概念: 考えや意味のこと。
- 浮動小数点ベクトル: 小数を使って数値を表現する方法。
- ベクトル空間: 数値の並びを置く場所。
- 同義語: 意味が同じまたは非常に似ている単語のこと。
- 文脈: 単語や文が使われている状況や背景のこと。
- トークン: 文章を単語やフレーズに分けたもの。
- プロンプト: モデルに質問や命令を与えるための短いテキスト。
要約
埋め込みとは？
埋め込み（Embedding）は、AI技術で使われる重要な手法です。これは、概念を数値列として表現することで、コンピュータがそれらの関係を理解しやすくするものです。例えば、「猫がネズミを追いかける」と「子猫がげっ歯類を狩る」は似た意味ですが、単語が異なります。埋め込みを使うと、これらの文を似たベクトルとして表現し、コンピュータがそれらの類似性を認識できます。
埋め込みの仕組み
埋め込みは、単語やフレーズを浮動小数点ベクトル（数値の並び）に変換します。これにより、意味が似ているテキストはベクトル空間で近くに配置されます。例えば、以下の3つの文を考えてみましょう：
- 「猫がネズミを追いかける」
- 「子猫がげっ歯類を狩る」
- 「ハムサンドイッチが好き」
1と2は似ていますが、3は全く異なります。埋め込みを使うと、1と2のベクトルは近く、3のベクトルは遠くに配置されます。
埋め込みの利点
- 意味の理解: 単語の意味を捉え、文の類似性を評価できます。
- 堅牢性: 綴り間違いや同義語に強く対応できます。
- 多言語対応: 複数の言語間で検索できます。
- 文脈理解: 文脈に基づいて単語の意味を理解できます。
埋め込みの限界と解決策
- トークン制限: 大量のテキストを扱う際の制限がありますが、技術的な工夫で対処できます。
- テキストのみのデータ: 画像の理解は難しいですが、他の技術と組み合わせて解決できます。
- 創作問題: 十分な情報がないときに誤った回答を生成する可能性がありますが、プロンプトの工夫で防げます。
実装プロセス
- データ準備
- テキスト収集と分割
- ベクトル化
- ストレージ
- セマンティック検索
- 質問のベクトル化
- 類似テキストの検索
- テキスト注入と回答
- 質問と類似テキストをモデルに入力
- モデルが回答を生成
まとめ
埋め込み技術は、テキストの意味を理解し、効率的に情報を処理するための強力なツールです。適切に活用することで、検索エンジンやQAシステムなど、多くの応用が可能だと思います。
