Girish Lade.
Prototypes公開日 2026-11-056 分で読めます

ドキュメントインテリジェンス:ブラウザ内ベクトル検索と埋め込み技術

WebAssemblyと量子化モデルを用い、外部APIを介さずに端末ローカルだけでセマンティック検索を実現する手法。

機密メモを外部AIサーバーにアップロードすることなく、ブラウザ内でローカルにベクトル埋め込み(Embeddings)を生成し、類似度検索を行う技術プロトタイプを開発しました。

軽量な量子化モデルをWebAssembly上で動かすことで、オフラインでもミリ秒単位で文脈に沿った高速検索が可能です。