埋め込みは過小評価されている（2024年）

• 埋め込みは、近年の技術ライティングの分野において革新的な発展の可能性をもたらす
• 入力テキストの大きさに関係なく、固定次元の数値配列を返すという特徴がある
• この数値配列によって、任意のテキスト同士の数学的比較が可能になる
• 埋め込みは多次元空間において、テキストの意味に基づく距離を計算し、関連推薦、意味分析などさまざまな活用が可能である
• 今後、技術文書サイトが埋め込みデータを公開することで、新しいツールやコミュニティでの活用事例が広がる見込みである

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機械学習ベースの埋め込み技術の概要

• 機械学習技術において、テキスト生成モデルとは異なり、埋め込みは技術ライティングに革新的な影響を与える可能性を持つ
• ここ数年で、埋め込みの利用ははるかに身近なものになった
• 埋め込みによって、技術ライターはさまざまなテキスト間の意味的な比較と分析を行えるようになった

埋め込みへの直感を養う

• 埋め込みは、テキスト（単語、文、複数の文書など）を入力すると、固定サイズの数値配列を返す
• 入力テキストの長さに関係なく、常に同じサイズの配列データが生成される
• そのため、長さの異なる任意のテキスト同士でも数学的に比較できる可能性が生まれる

埋め込みの生成方法

• 主要なサービスプロバイダーを通じて、数行のコードだけで埋め込みを生成できる
• 使用するモデルによって埋め込みの配列サイズは異なり、Geminiでは768個、Voyage AIでは1024個の数値が返される
• プロバイダーやモデルによって埋め込みの意味は完全に異なるため、相互互換性はない

コストと環境への影響

• 埋め込みの生成自体は高コストではない
• 生成プロセスはテキスト生成モデルに比べて計算資源の消費が少ないと推定されるが、環境への影響については今後さらに多くの情報が必要である

埋め込みモデルの選定基準

• 最適なモデルは、大容量の入力データをサポートできるかによって変わる
• Voyage AIの voyage-3 は、2024年時点で最も高い入力上限を提供している
• 利用目的や必要性に合ったモデルを選ぶことが重要である

多次元空間の概念

• 埋め込みの数値配列の各値は多次元空間における1つの座標に相当し、その空間内での意味的な位置としてテキストの特徴が表現される
• たとえば king - man + woman ≈ queen のような演算は、意味的関係を表現できる可能性を示している
• 埋め込み空間の各次元の特徴は、大半が不明確で抽象的である
• この過程を通じて、機械による意味学習とテキストの意味推論が可能になる

埋め込みの比較と保存

• 生成された埋め込みは、各テキスト（例: ページなど）ごとにデータベースなどへ保存する
• 2つの埋め込み間の数学的距離の計算（線形代数を利用）によって、意味的な類似性を判断できる
• NumPy、scikit-learn などのライブラリを使えば、複雑な数式を実装する負担は小さい

埋め込みの応用例

• 技術文書サイトでは、関連ページ推薦機能に埋め込みが効果的に活用される
• 各ページごとに埋め込みを生成した後、数値的な類似性が高いページ同士を意味的に関連する文書として推薦できる
• ページ内容を変更するたびに埋め込みだけを更新すればよく、効率性に優れている
• 実際に [Sphinx] ドキュメントへ適用した結果、良好な性能が確認された

コミュニティとオープンデータの可能性

• 今後は、文書サイトがREST API や well-known URIを通じて埋め込みデータを提供できるようになるかもしれない
• これにより、コミュニティは多様な応用ツールやサービスを開発できる

結び

• 数百次元の空間という概念を日常業務と結びつけて考えるきっかけになり、興味深い
• 埋め込みの導入によって、文書の保守や機能拡張などにおいて画期的な発展の可能性が期待できる