埋込みベクトル関連

→LLMのローカル知識対応

→RAG関連

サブトピック†

• ベクターストア

一般†

• チャンキングしてからベクトル化するか、ベクトル化してからチャンキングするか ー Perplexity の遅延チャンキングを試してみる #AI - Qiita 2026.3

• エンジニアのための AI 基礎 - ベクトル埋め込みと仲良くなりたい！ #生成AI - Qiita 2026.3

• 実は進化している！ローカルで動くembeddingモデルたち 2025.10

• ベクトル検索のText Embedding の基礎を理解する - フレクトのクラウドblog 2025.10

• テキストエンベディング再入門 - シナプス技術者ブログ 2025.10

• Olow304/memvid: Video-based AI memory library. Store millions of text chunks in MP4 files with lightning-fast semantic search. No database needed. 2025.6
• I accidentally built a vector database using video compression : r/programming 2025.6

• 作りながら学ぶLLM入門：前処理 2025.5

• 否定文を理解できないAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ 2024.12

• FAISSとAmazon Bedrockを使ったベクトル検索の実装 2024.12

• ベクトル検索の有用性をキーワード検索と比較する | SIOS Tech. Lab 2023.12

• 【Golang】Azure OpenAI で Embedding したベクトルを使って、自前検索エンジンを作ろう 2023.12

• [中級編]LLMへ至る道~単語を埋め込むってどういうこと？~[8日目] | DevelopersIO 2023.12

• 文章を探す時にベクトル検索を行う際の課題と解決策のメモ｜Kan Hatakeyama 2024.5

• 無料でも高品質！Multilingual-E5-largeによるテキストベクトル化 | ジコログ 2024.3

• BERT系モデルで文章をEmbeddingする際のTips - Qiita 2023.8

• Embeddingで埋め込みベクトルとってDBに投入して検索するのをout-context learningと呼ぶのはどうか - きしだのHatena 2023.4

• 「単語ベクトル」とは何か？ - YouTube 2023.4

• ChatGPTなどのチャットAIがどんな風に文章を認識しているのかが一目で分かる「Tokenizer」 - GIGAZINE 2023.4

• OpenAI GPTにおいて、モデルごとにトークン量が変動するのはなぜ？ | IIJ Engineers Blog 2023.3

• OpenAI 言語モデルごとのエンコーディング一覧 2023.3

• 人間の言葉をコンピュータが理解できるようにするための「ベクトル化」の話 | DevelopersIO 2022.12
  • 形態素解析,構文解析,意味解析,文脈解析,カウントベース,分散表現

• 自然言語処理：単語ベクトルの導出ー埋め込み表、CBOW、Skipgram - YouTube 2020

• ざっくり理解する単語の分散表現(One-hot encode, word2vec, ELMo, BERT) - Qiita 2019

Word2Vec†

• 自然言語処理の必須知識！Word2Vec とは？ | キカガクの技術ブログ 2022.12

• 青空文庫の全小説でword2vecしてみる - Qiita 2022.7

• BERT vs Word2Vec 〜単語分散表現による同義語抽出〜 - Qiita 2022.7

• Word2Vecを用いたタンパク質の分散表現 - Qiita 2022.4
• 【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita 2016
• 【word2vec】会社のクチコミを自然言語処理した結果を可視化してみる - Qiita 2017

Amazon Bedrock によるエンベディング†

• BedrockにCohereのマルチモーダル埋め込みモデルが来た！で、何に使うの？ #AWS - Qiita 2025.1

• Amazon MemoryDBのベクトル検索機能が正式リリース。数百万のベクトル埋め込みを保存し、数ミリ秒でベクトル検索を実現 − Publickey 2024.7

• Amazon BedrockでLLMを使ったベクトル検索を試す #AWS - Qiita 2023.12

• 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ 2023.12

• 【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog 2023.10

• Titan Embeddings Generation 1を利用して過去のブログ記事タイトルの類似性を散布図に落とし込んでみた - DENET 技術ブログ 2023.10

• ASCII.jp：生成AI基盤のAmazon BedrockでTitan Embeddingsを試してみる 2023.10

• Amazon BedrockでテキストのEmbeddingsを取得してみた | DevelopersIO 2023.10

• Amazon BedrockのEmbeddingsを試しました。（良さげです） - Qiita 2023.9

OpenAI Embedding API†

• OpenAIのembedding APIを用いた類似語検索を自作しました - M&Aクラウド開発者ブログ 2024.3

• 大規模小説データをOpenAI Embedding APIで特徴抽出してUMAPで可視化してみた 2023.11

• ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers 2023.9

• OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる - Qiita 2023.9

• OpenAIのEmbeddings APIを使って文の意味上の類似度を計算 | GMOアドパートナーズ TECH BLOG byGMO 2023.6

• 【ChatGPT】Embeddingsでドメイン知識をChatGPTに理解させる - Qiita 2023.6

• ChatGPT_APIのEmbedding_カスタマイズ入門 - Speaker Deck 2023.4

• OpenAI Embeddings APIとベクトル検索エンジンValdを使って類似文章検索をしてみよう 2023.12

• ChatGPTに自前の情報を画像込みで返答させてみた 〜実践的なRAGとEmbeddingの使い方〜 - バイセル Tech Blog 2023.11

• OpenAIのEmbeddings APIのベクトルを使って検索を行う | DevelopersIO 2023.5

• GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 2023.3
• GPTのEmbeddingを使った近いエントリを探す処理がVector APIなどで10倍高速になった - きしだのHatena 2023.4

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