埋め込み（ベクトル化）とは？

RAGの検索基盤を設計するチームが埋め込み(エンベディング)を利用します。埋め込みベクトルの用途として最も適切なものはどれですか。

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。

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。

ある企業がBedrockでRAGアプリを構築し、社内文書の埋め込みベクトルを保存して意味的に類似した文書を高速検索したいと考えています。ベクトルストアとして最も適切なサービスはどれですか。

単語埋め込み（word embedding）の説明として、最も適切なものはどれか。

RAGでベクトルデータベースを使う目的として、最も適切なものはどれか。

推薦システムで埋め込み表現を使う目的として、最も適切なものはどれか。