大規模言語モデルの議論では、しばしば「モデルは大きいほど強い」という見方が前面に出ます。

ベクトル検索や埋め込み活用を学び始めると、かなり早い段階で出会うのが「コサイン類似度とユークリッド距離は何が違うのか」という問いです。

検索拡張生成は、小さく始める段階では非常に魅力的に見えます。数千件から数万件ほどの文書を用意し、埋め込みを作り、ベクトル検索で関連文書を取得し、大規模言語モデルへ渡して回答を生成する。

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生成AI、意味検索、推薦、検索拡張生成の普及にともなって、文章や画像を埋め込みベクトルへ変換する処理は、多くのシステムで日常的に呼び出される基盤処理になりました。

生成AI、意味検索、推薦、社内知識活用の広がりによって、文章や画像を単なる文字列や画素の集合として扱うのではなく、「意味が近いかどうか」で扱う設計が、実務の中で急速に重要になっています。