gemini-embedding-2 で "資料単位のナレッジ化" が容易に！？OCRできない見た目の知識をRAG化する
Zenn / 3/17/2026
💬 OpinionSignals & Early TrendsTools & Practical Usage
Key Points
- Gemini-embedding-2 が資料単位のナレッジ化を実現し、OCRが難しい見た目の知識もRAGの基盤へ取り込める。
- OCRだけに頼らず、図表やスキャン文書などの非テキスト情報を埋め込みで検索・活用可能にする。
- 企業のナレッジベースやQ&Aワークフローを効率化し、文書間の情報検索を高速化する可能性がある。
- 導入時の留意点として、埋め込み品質、インデックス設計、既存データとの統合と運用コストが挙げられる。
2026年3月、Google から gemini-embedding-2-preview が登場しました。これは テキスト・画像・動画・音声・PDF を単一の埋め込み空間にマッピングできる、マルチモーダル embedding モデルです。
https://x.com/googleaidevs/status/2031421430718415051?s=20
これを見て、個人的にかなり大きいと感じたのが、
「文字列として抽出しづらい情報に、ナレッジを紐づけやすくなった」
という点です。
従来のRAGは、どうしても「テキストをOCRで起こして、その文字列をチャンク化して埋め込む」という流れが中...
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