キーワード解説

エンタープライズ検索におけるマルチモーダル埋め込み（Embedding）の活用と精度改善

エンタープライズ検索におけるマルチモーダル埋め込み（Embedding）の活用と精度改善とは、企業が保有するテキスト、画像、音声、動画などの異なる形式のデジタルデータを、共通の数値ベクトル（埋め込み）空間に変換し、それを用いて検索の精度を飛躍的に向上させる技術です。これにより、従来のキーワードベースの検索では見つけられなかった、意味的に関連性の高い情報を横断的に発見できるようになります。この技術は、LLM（大規模言語モデル）のマルチモーダル能力を基盤とし、異なるモダリティの情報を統一的に理解・処理することで、社内文書、製品カタログ、デザインデータ、顧客対応履歴など、多様な企業データの活用を最適化します。さらに、埋め込みモデルの継続的な学習と改善を通じて、検索結果の関連性とユーザーエクスペリエンスを向上させることを目指します。

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エンタープライズ検索におけるマルチモーダル埋め込み（Embedding）の活用と精度改善とは

エンタープライズ検索におけるマルチモーダル埋め込み（Embedding）の活用と精度改善とは、企業が保有するテキスト、画像、音声、動画などの異なる形式のデジタルデータを、共通の数値ベクトル（埋め込み）空間に変換し、それを用いて検索の精度を飛躍的に向上させる技術です。これにより、従来のキーワードベースの検索では見つけられなかった、意味的に関連性の高い情報を横断的に発見できるようになります。この技術は、LLM（大規模言語モデル）のマルチモーダル能力を基盤とし、異なるモダリティの情報を統一的に理解・処理することで、社内文書、製品カタログ、デザインデータ、顧客対応履歴など、多様な企業データの活用を最適化します。さらに、埋め込みモデルの継続的な学習と改善を通じて、検索結果の関連性とユーザーエクスペリエンスを向上させることを目指します。

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テーマ 大規模言語モデル（LLM） LLMの構造、パラメータ、進化の歴史 クラスター LLMのマルチモーダル LLMの画像・音声処理。マルチモーダルAIで性能向上。

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