ベクトル検索とは、文章や画像を数値の並びであるベクトルに変換し、ベクトル同士の近さから意味や特徴が似た情報を探す検索方法です。簡単に言うと、「同じ言葉がなくても、意味の近さで探す検索」です。

｜この記事で分かること

• ベクトル検索の意味

• キーワード検索との違い

• RAGでの役割

• ハイブリッド検索との関係

｜もっと詳しく解説

Microsoftは、ベクトル検索を、正確なキーワード一致ではなく、文やデータの概念的な類似性に基づいて情報を取得する方法と説明しています。RAGでは、質問のベクトルと、保存された文書チャンクのベクトルを比較し、意味的に近い情報を取得します。固有名詞、型番、金額など完全一致が重要な情報では、キーワード検索と組み合わせる方法も使われます。

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｜具体例

例えば、企業の料金やサービスを調べる場合、結論だけでなく、対象、期間、条件、更新日、根拠が同じ文脈で確認できることが重要です。情報がページ内外で分断されていると、人にもAIにも誤解が生まれやすくなります。

｜よくある勘違い

• この仕組みを知ればAIの表示を完全に制御できるわけではありません。

• 特別なタグだけで引用や掲載が保証されるわけではありません。

• AI向けに不自然な文章を作るのではなく、読者が判断できる情報を整えます。

｜GuideRunnerの考え

目的はAIだけに合わせることではありません。お客様の質問に明確に答え、条件と根拠を示し、関連ページをつなぐことで、人にも検索にもAIにも理解しやすい情報資産を作ります。

｜一言でいうと

｜関連用語

• エンベディング

• ハイブリッド検索

• 類似度

  
  

｜教えてマーケ編集部より

お客様が自社サービスを別の言い方で表す例を集め、ページ上で自然に説明できているか確認しましょう。

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