【ITニュース解説】Gemini Embedding: Powering RAG and context engineering

AI技術の進化は目覚ましく、私たちの生活やビジネスに大きな変化をもたらしている。その中でも、大規模言語モデル（LLM）は特に注目されており、人間のような自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりする能力を持つ。しかし、これらのAIモデルには弱点も存在する。例えば、学習済みのデータにない最新の情報には対応できなかったり、時には事実とは異なる「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる誤った情報を生成したりすることがある。このような課題を克服し、AIの性能をさらに高めるための重要な技術が「Gemini Embedding」であり、「RAG（Retrieval Augmented Generation）」や「コンテキストエンジニアリング」と呼ばれる手法の中核をなしている。

Embedding（埋め込み）とは、言葉や文章、画像などの非構造化データを、コンピュータが扱いやすい数値のベクトル（多次元の数値の並び）に変換する技術のことだ。例えば、「リンゴ」と「ミカン」という単語は、人間にとっては果物という共通点があるが、コンピュータにとっては単なる異なる文字列に過ぎない。しかし、Embedding技術を使うと、「リンゴ」と「ミカン」は、果物という意味で近いベクトルに変換され、それぞれのベクトルの距離が近くなる。これにより、コンピュータは単語や文章の意味的な類似性を計算できるようになる。Googleが開発した「Gemini Embedding」は、その名の通り、Googleの高性能なAIモデルであるGeminiの技術を基盤としており、非常に高品質で精度の高いEmbeddingを生成する能力を持つ。これにより、単語や文章の意味をより正確に捉え、その類似度を適切に判断できるようになるのだ。

Gemini Embeddingの最も重要な応用の一つがRAGだ。RAGは「Retrieval Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と訳される。この技術は、AIが回答を生成する前に、外部の知識ベースから関連性の高い情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を基に回答を「生成（Generation）」するという仕組みを持つ。 具体的な流れとしては、まずユーザーがAIに質問を投げかける。次に、その質問文がGemini Embeddingモデルによって数値ベクトルに変換される。このベクトルは、企業内のドキュメントやWeb上の情報など、あらかじめEmbedding化されてデータベースに格納されている膨大な情報の中から、質問と意味的に最も関連性の高い情報を見つけ出すために使われる。具体的には、質問のEmbeddingベクトルと、データベース内の文書のEmbeddingベクトルとの間の類似度を計算し、類似度が高い文書をいくつか選び出すのだ。 このようにして検索された関連情報（コンテキスト）は、質問と一緒に大規模言語モデルに与えられる。LLMは、そのコンテキストを参照しながら質問に答えるため、自身の学習データだけでは知り得なかった最新の情報や、より詳細な専門知識に基づいた、正確で信頼性の高い回答を生成できるようになる。RAGは、LLMの学習データが更新されない限り新しい情報にアクセスできないという課題や、事実に基づかない情報を生成する「幻覚」の問題を大きく改善する画期的なアプローチだと言える。

RAGにおいて、AIに与える「コンテキスト」、つまり文脈情報の質は、AIの回答の質に直結する。このコンテキストをいかに最適化するかという技術が、「コンテキストエンジニアリング」だ。AI、特にLLMは、与えられた情報に基づいて推論や生成を行うため、与えられたコンテキストが不適切であったり、情報が不足していたりすると、正確な回答を生成できない可能性が高まる。コンテキストエンジニアリングは、ユーザーの質問の意図を正確に理解し、最も関連性が高く、かつAIが利用しやすい形式で情報を準備するプロセス全体を指す。 Gemini Embeddingは、このコンテキストエンジニアリングの精度を飛躍的に向上させる。なぜなら、高品質なEmbeddingを生成することで、より正確な情報を外部の知識ベースから検索できるようになるからだ。これにより、LLMに渡されるコンテキストがより適切で、充実したものとなり、結果としてAIの出力の品質、つまり回答の正確性や有用性が大幅に向上する。例えば、企業内の膨大なマニュアルや顧客データを活用して、AIチャットボットが顧客からの複雑な問い合わせに対して、パーソナライズされた的確なアドバイスを提供できるようになるのは、このコンテキストエンジニアリングと高品質なEmbeddingの恩恵だ。

Gemini Embeddingを用いたRAGやコンテキストエンジニアリングは、すでに様々な業界で成功裏に採用されている。例えば、金融機関では顧客からの複雑な投資に関する質問に対し、最新の市場データや規制情報を参照した回答をリアルタイムで提供できるようになっている。医療分野では、患者の症状や病歴に基づき、最新の医学論文やガイドラインから最適な治療法や情報を提供する支援システムが構築されつつある。これにより、AIシステムの性能、精度、そして効率が劇的に向上し、これまで人間が膨大な時間をかけていた情報検索や意思決定のプロセスを大幅に改善することが可能になる。 このように、Gemini Embeddingは、AIが単に学習済みの情報を繰り返すだけでなく、外部の常に変化する情報を取り込み、それらを適切に解釈して活用する能力を劇的に高める。これは、AIシステムをより賢く、より実用的なものにするための不可欠な技術であり、これからのAIアプリケーション開発において中核をなすものとなるだろう。Gemini Embeddingがもたらす革新は、私たちがAIとどのように関わり、その能力をどのように引き出すかという点において、新たな可能性を切り開いている。