LLM SDK を基礎から理解する5/5〜5.Embedding(埋め込み)とRAGの関係〜"
Zenn / 2026/4/2
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 埋め込み（Embedding）とは文章や情報を数値ベクトルへ変換して、意味的な近さを計算できるようにする仕組みだと整理している。
- 埋め込みとRAG（Retrieval-Augmented Generation）の関係として、ベクトル化したデータを検索し、その結果をLLMの生成に取り込む流れを説明している。
- LLM SDKの理解の文脈で、埋め込み生成→ベクトル検索→関連情報の付与→回答生成という一連の構成要素がSDKの各機能とどう結びつくかを解説している。
- RAGを成立させるために重要な点として、検索対象の準備（埋め込み化）と、検索結果をプロンプトへ適切に組み込む設計の考え方を示している。
はじめに
本記事は「LLM SDK を基礎から理解する」シリーズの最終回です。
回
テーマ
第1回
テキスト生成の基本
第2回
マルチターン会話
第3回
ストリーミング
第4回
ツール呼び出し（Function Calling）
第5回（本記事）
埋め込み（Embedding）とRAGへの入口
前回はツール呼び出しを解説しました。今回はシリーズの締めくくりとして、RAG（検索拡張生成）の仕組みと実装を解説します。
Embeddingが何者か理解できると、社内ドキュメント検索できるAIの原理が理解できるようになります。
なぜRAGが必要なのか
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