ある企業が、プライベートなドキュメントを使用するチャットボットを構築しています。これらのドキュメントを保存する前に、ベクトル表現に変換する必要があります。どのタイプの基盤モデルを使用すべきですか？

テキスト埋め込みモデルは、テキストデータを数値ベクトル（埋め込み）に変換するために設計されています。これにより、チャットボットがプライベートドキュメントの内容を理解し、関連する情報を検索できるようになります。ベクトル化されたドキュメントは、ユーザーのクエリのベクトルと比較され、意味的に最も近い結果を効率的に取得できます。 テキスト補完モデルは、与えられたテキストの続きを生成するもので、ドキュメントのベクトル表現には不向きです。指示応答モデルは、特定の指示に基づいてタスクを実行しますが、ドキュメントをベクトルに変換する機能はありません。画像生成モデルは、テキストから画像を生成するもので、このユースケースには全く関係ありません。