検索

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。

単語や文の意味を、コンピュータが扱える多次元の数値ベクトルとして表現したもの。

Meta製の、画像内の任意の物体を切り分けられる汎用セグメンテーションモデル。

[[embedding]]で数値化したデータを保存し、意味の近さで高速に検索できるデータベース。RAGの基盤。

長い文書を検索しやすい適切な大きさの断片に分割する処理。

AIが参照する知識・文書を集めたデータの蓄積。RAGの情報源。

人間が日常使う言葉(自然言語)をコンピュータに理解・生成させるための技術分野。

外部の知識を検索してプロンプトに与え、その情報をもとにAIに回答させる手法。最新情報や社内文書に強い。

単語の並び順の情報を、Transformerが扱えるようベクトルに埋め込む仕組み。

数値を一列に並べたもの。AIはあらゆるデータをベクトルとして扱う。

ベクトルが持つ数値の個数。表現力と計算コストのバランスを決める。

データをベクトル化し、意味の近さで検索する手法。RAGの基盤。

言葉の表面ではなく意味を理解して関連情報を探す検索。

2つのベクトルの向きの近さで意味の似ている度合いを測る指標。

ユーザーの好みを推定し、関連する商品や情報を提案する仕組み。

個々のユーザーに合わせて内容や体験を最適化すること。

画像と文章を同じ空間で結びつける、マルチモーダルの基礎モデル。