従来のキーワード検索は字面の一致に頼るため、「同義の言い回しを見つけられない」のが致命的な弱点です。ベクトル検索はまず embedding モデルでテキストを高次元ベクトルに写像します。意味の近いテキストはベクトル空間でも距離が近くなるため、「頭痛どうしよう」と検索して「片頭痛を和らげる」と書かれたノートにヒットできます。
RAG と長期記憶システムの土台でもあります。記憶エントリも知識ベースのチャンクもベクトルでインデックスされ、字面ではなく意味で呼び出されます。
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