埋め込み（ベクトル化）とは？

ある企業が、自社のマニュアルやFAQをもとに、基盤モデルが根拠に基づいた回答を返すRAGアプリを構築したいと考えています。データ取り込みから埋め込み・ベクトル検索までをマネージドに扱える機能はどれですか。

現場の状況写真と担当者が入力した文章を、同じリクエストの文脈として理解させたいと考えています。この入力要件を満たすモデルの特徴はどれですか。

意味的に近い文章どうしを検索できる仕組みを作るため、テキストや画像をベクトル検索の対象へ変換したいと考えています。埋め込み(エンベディング)の説明として最も適切なものはどれか。

テキストの説明文から新しい画像を生成する機能をアプリに組み込みたい企業が、適した生成モデルの方式を検討しています。拡散モデル(ディフュージョンモデル)の代表的な用途として最も適切なものはどれか。

RAGで、質問と同じ単語が含まれていなくても意味が近い文書を取得したいと考えています。埋め込みベクトルを使う検索方法として適切なのはどれですか。

各リクエストは、共通の長い業務指示と、毎回異なる顧客の質問で構成されています。プロンプトキャッシュ対応モデルで共通部分の処理を再利用したい場合、入力の構成として適切なのはどれですか。

既存の業務アプリがAmazon Aurora PostgreSQLを利用中で、そのアプリデータと同じ場所でRAG用のベクトル検索も行いたいという要件があります。この構成を実現する理由として最も適切なものはどれですか。

新しい文書集からベクトル索引を作り、その索引を使って最初の質問へ回答するRAGを構築します。文書の再処理や手戻りを考えない場合、次の工程を実行する順に並べてください。