ひとことで言うと
テキストを数値ベクトルに変換すること。意味の近さを数値で扱える。
埋め込み(Embedding)とは、テキストの意味を捉えた数値ベクトルに変換する処理のことです。言葉を数値化することで、コンピュータが「意味の近さ」を距離として扱えるようになり、検索や分類を意味ベースで行えるようになる点が重要です。
たとえば「料金」と「価格」のように表記が違っても、意味が近ければベクトルも近づくため、キーワード一致に頼らない柔軟な検索が可能になります。生成AIの実務では、社内文書を埋め込みでベクトル化してベクトルDBに格納し、RAG で質問に関連する箇所を取り出す用途が代表的です。文章を生成する LLM とは別の、意味を比較するための基盤技術と理解すると分かりやすいでしょう。