LLMの2大カテゴリ：質疑応答モデルとEmbeddingモデルの違い
Zenn / 2026/4/12
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要点
- LLMは大きく「質疑応答（QA）モデル」と「Embeddingモデル」に分けられ、それぞれ目的と役割が異なると整理している。
- 質疑応答モデルは入力に対して文章として回答を生成することに主眼があり、対話・説明・推論などの用途に向く。
- Embeddingモデルは文章や情報をベクトル表現に変換し、類似検索・関連付け・検索補助など“見つける”用途で力を発揮する。
- 両者の違いを理解することで、システム設計時に「回答生成」と「検索/マッチング」を適切に組み合わせられる。
difference-between-qa-models-and-embedding-models.md
LLMは「作る係」と「探す係」で分けて考える
LLMまわりには、自然な文章を返すのが得意な質疑応答モデルと、文章の意味を数値化して検索や推薦を支えるEmbeddingモデルがあります
質疑応答モデル：人が読める答えを作る
Embeddingモデル：意味の近い情報を探しやすくする
ここを曖昧にしたまま実装に入ると、「検索したいのに生成モデルだけで頑張る」「回答したいのに埋め込みベクトルを見て戸惑う」といったズレが起きる。
⭐️ 先に覚えておくとラクなのはこれです。
質疑...
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