埋込みベクトル関連

→LLMのローカル知識対応

→RAG関連

一般†

• 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

• Amazon RDS for PostgreSQLがpgvectorモジュールに対応しベクトル検索できるようになりました | DevelopersIO 2023.10

• 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†

• 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

ベクトルDB／ベクターストア／ベクトル検索†

• Embeddingはコンテキストの保持で精度が上がる 2024.9

• Embeddings: How to select the right one? | by Vijay Surampudi | Google Cloud - Community | Sep, 2024 | Medium 2024.9

• RAGにベクトルDBは必要ない！DBも不要で運用めちゃ楽な RAG Chatbot を作った話 - Speaker Deck 2024.8

• Vector DB Comparison 2024.8

• ベクトル検索のドメイン特化における検索キーワードの有用性 2024.7

• 『ベクトル検索入門：古くて新しいベクトル検索の世界』についてDevelopersIO 2024 FUKUOKAで登壇しました #devio2024 #クラスメソッド福岡 | DevelopersIO 2024.6

• ベクトル検索を応用したアプリケーションをつくろう！ | スクエニ ITエンジニア ブログ 2024.6

• 実質無料で気安くベクトル検索を体験する | スクエニ ITエンジニア ブログ 2024.5
  • Redis Stack

• VRAMが少ない環境でLLMを効率的にfine-tuneしてベクトル検索を実現する 2024.4

• Azure Databricks の ベクトル検索機能の使い方 2024.4

• カスタムベクトルストアでRAGワークフローをカスタマイズする - Speaker Deck 2024.4

• (日本語訳) Vector databases (Part 2): Understanding their internals 2024.1
• (日本語訳) Vector databases (Part 1): What makes each one different? 2024.1

• Vector Databases: A Technical Primer - Vector Databases - A Technical Primer.pdf 2024.1

• ベクトルデータベースってどういうものがある？ - CLOVER🍀 2023.12

• 【LLM】ベクトルデータベースって多くてどれを使ったら良いか分からないというあなたのための記事（6つのツールを比較） 2023.7
  • Pinecone,pgvector,Weaviate,Qdrant,Milvus,Chroma

• LangChainでCognitive SearchのベクトルDBと連携させたRAGを構築する - Qiita 2023.9

• LangChainでCognitive SearchのベクトルDBを構築する - Qiita 2023.8

• PostgreSQL(pgvector) のベクトル検索による全自動PDF検索 : Blob Storage にアップロードしPDFをテキストに変換 - Qiita 2023.6

Pinecone†

• Pinecone のベクトルデータベースをエミュレートできる Pinecone Local を試してみた | DevelopersIO 2024.12

• Pineconeでハイブリッド検索／リランクは検索精度にどのように寄与するか？ - Taste of Tech Topics 2024.11

• Amazon Bedrock と Pinecone でマルチモーダル検索を行う - Taste of Tech Topics 2024.5

• ベクトルデータベース Pinecone の概念を整理する | DevelopersIO 2023.4

Qdrant†

• ベクトル検索を実現する技術選定 ~pgvectorとQdrantの性能比較~ - Retty Tech Blog 2024.12

• Dockerを使わずにEC2上でQdrantを起動してみた | DevelopersIO 2024.10

• Qdrant （ベクトルデータベース）を試してみた｜ grasys blog 2024.4

• Qdrant ではじめるベクトル検索 #検索エンジン - Qiita 2023.12

• ベクトルデータベース Qdrant をスケールアップしてみた #Python - Qiita 2024.6

OpenSearch†

• OpenSearch Serverless概要 #AWS - Qiita 2024.9
• 「Bedrockユーザー必見！」5分で分かる(かもしれない) Vector engine for OpenSearch Serverless #jawsug_tokyo #jawsug | DevelopersIO 2024.5

ChromaDB†

• Chromaインストールガイド: AIネイティブ埋め込みデータベースの導入方法 | ジコログ 2024.3
• ChromaDBの完全なチュートリアル - Qiita 2023.10

リランキング†

• RAGのベクトル検索結果をリランカーで再び並べかえるのはなぜ？そして、その先へ！ #AI - Qiita 2024.11
• Pineconeでハイブリッド検索／リランクは検索精度にどのように寄与するか？ - Taste of Tech Topics 2024.11
• リランクとベクトル検索でできることの違いを検証を交えて解説してみる - Taste of Tech Topics 2024.9
• 体感して覚えるリランキングモデル #bedrock - Qiita 2024.9
• リランキングのありがたみが分かるCohereの解説ノートブックをやってみた #AWS - Qiita 2024.8

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