ベクトルデータベースから抽出した文脈をプロンプト変数へ最適に埋め込む技術

ベクトルデータベースから抽出した文脈をプロンプト変数へ最適に埋め込む技術とは

「ベクトルデータベースから抽出した文脈をプロンプト変数へ最適に埋め込む技術」とは、大規模言語モデル（LLM）への入力プロンプトに対し、ベクトルデータベースから検索・抽出された関連性の高い情報を変数として動的に組み込む一連の技術を指します。この手法は、セマンティック検索によりユーザーのクエリと意味的に合致する外部ドキュメントやデータ断片を見つけ出し、それをLLMが参照できる形でプロンプトに追加することで、モデルがより正確で、根拠に基づいた回答を生成できるようにします。親トピックである「変数埋め込み術」の中でも特に高度な実践であり、LLMが学習データにはない最新情報や特定の専門知識を扱うことを可能にし、ハルシネーションのリスクを大幅に低減するRetrieval-Augmented Generation（RAG）アーキテクチャの中核をなす要素です。

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