Embeddings and Vector Search: Foundation for Understanding RAG
AI Navigate Original / 4/27/2026
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Key Points
- 埋め込み（embeddings）はテキストを数百次元のベクトルに変換し、意味の近さを数値表現で捉える基盤になる。
- コサイン類似度が一般的な距離指標で、意味が近いほどベクトル同士の距離が縮まる。
- ベクトル検索は同義語・言い換え・多言語（クロスリンガル）クエリに対してキーワード検索より優位になりやすい。
- ベクトルDBとしてPinecone、Weaviate、pgvector、Qdrant、Chroma、Milvusなどが挙げられ、RAGの実装要素として選択肢になる。
- 固有名詞などキーワードが重要な場合は、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせるハイブリッド検索が効果的になり得る。
- Embeddings convert text into hundreds-of-dimensions numerical vectors.
- Similar meanings → close vectors. Cosine similarit
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