概要
テキストなどを意味ベクトルに変換することに特化したモデル。
詳しい解説
エンベディングモデルは、テキストや画像を意味を表す()に変換することに特化したモデルです。やの前処理として、文書や質問をベクトル化するのに使われます。生成用のとは別に、検索用途に最適化されたモデルが提供されています。
💡 青い破線の用語にカーソルを合わせる(タップする)と、その場で簡単な説明が表示されます。
具体例・活用シーン
検索用の変換器
文章を入れると数百〜数千次元のベクトルを返し、それを使って意味の近さを比較します。
関連用語
この説明に誤りや改善点を見つけましたか?
✏️ この説明を改善提案する