Embedding APIとは
Embedding API（エンベディングAPI）とは、テキストや画像などのデータを高次元のベクトル（数値の配列）に変換するAPIサービスです。このベクトル表現（埋め込み）は、データの意味的な特徴を数値的に捉えており、類似検索、分類、クラスタリングなどの処理に活用されます。OpenAI、Google、Cohereなど主要なAIプロバイダーがEmbedding APIを提供しています。
Embedding APIの仕組みと用途
テキストをEmbedding APIに送信すると、例えば1536次元や3072次元のベクトルが返されます。意味的に似たテキストは近いベクトルに変換されるため、コサイン類似度などの距離指標を用いて類似度を計算できます。主な用途には、セマンティック検索（意味に基づく検索）、文書の類似度計算、テキスト分類、クラスタリング分析、レコメンデーション、異常検知などがあります。
RAGにおけるEmbeddingの役割
RAG（検索拡張生成）システムにおいて、Embedding APIは中核的な役割を果たします。知識ベースの文書をベクトル化してベクトルデータベースに格納し、ユーザーの質問も同じ方法でベクトル化することで、意味的に関連性の高い文書を高速に検索できます。モデルの選択はベクトルの次元数、多言語対応、処理速度、コストを考慮して行います。日本語に強いモデルとしては、多言語対応のモデルや日本語で追加学習されたモデルの利用が推奨されます。