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。
Embedding(埋め込み)は、単語や文章といったテキストを、意味を反映した数値の並び(ベクトル)に変換する技術です。コンピュータは言葉そのものを比較できませんが、ベクトル化すれば「意味の近さ」を数値の距離として計算できるようになる点が重要です。
意味が近い文章はベクトルも近くなるため、表記が違っても内容の似た文を見つけられます。これは検索、類似文書のレコメンド、そして RAG での関連情報の取り出しに広く使われます。実務では、文書を Embedding 化してベクトルDBに保存し、質問文のベクトルと照合して該当箇所を探す、という流れが定番です。文章生成そのものとは役割が異なる、検索や比較の土台技術です。