Embedding（ベクトル化）——コンテンツやPDFを、似た内容を探すための材料にする

資料の表現が違っていても、内容の近さを手がかりに探したい。Embeddingでは、文章を比較に使う数値へ変換し、検索やチャットで利用する材料を用意します。

対象の文章を、近さを比較できる形にする

対象コンテンツやライブラリのPDFを指定し、文章の分割サイズを設定してベクトル化します。文章をどの単位で扱うかを決めて、検索や対話に使う知識を作ります。

検索やチャットで使う資料をそろえる

意味の近い文章を探すための材料や、Chatが参照する知識として利用します。数値化するのは文章の内容であり、訪問者の好みを判定する設定ではありません。

資料を更新したときは、必要なベクトル化を実行して知識側も更新します。チャットの回答の指示は、Chat側で設定します。