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「vector」の検索結果: 13件
ベクトル
Vector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。
🤖 大規模言語モデルベクトル検索
Vector Search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。
🤝 RAG・エージェントベクトルデータベース
Vector Database[[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。
⚙️ AIインフラ検索拡張生成
Retrieval-Augmented Generation (RAG)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。
🤖 大規模言語モデル次元数
Dimensionality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。
🤖 大規模言語モデルセマンティック検索
Semantic Search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。
🤝 RAG・エージェントエンベディングモデル
Embedding Model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。
🤝 RAG・エージェント類似度検索
Similarity Searchベクトル同士の近さを測り、最も似たデータを探し出す処理。
🤝 RAG・エージェントコサイン類似度
Cosine Similarity2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。
🤝 RAG・エージェントインデックス
Index大量データを高速に検索するために事前に整理した索引構造。
🤝 RAG・エージェントメモリ(エージェントの)
Agent Memoryエージェントが過去の情報を保持・参照する仕組み。文脈の継続に使う。
🤝 RAG・エージェント短期記憶 / 長期記憶
Short-term / Long-term Memory会話中だけ保つ短期記憶と、セッションを越えて残す長期記憶の区別。
🤝 RAG・エージェントDPO(直接選好最適化)
Direct Preference Optimization (DPO)好まれた応答を直接学習し、報酬モデルなしで人間の好みに合わせる手法。
🤖 大規模言語モデル