ベクトル検索は、文書と質問をそれぞれ埋め込み（数値のベクトル）に変え、質問のベクトルに近いベクトルを持つ文書を探す検索の方法です。同じ語を含まない文書でも、意味が近ければ見つかります。
近さの尺度には、コサイン類似度、内積、ユークリッド距離を使います。すべてのベクトルと比べる総当たりの方法は正確ですが、計算の量が増えます。そこで、正確さを少し下げて速さを上げる近似最近傍探索（ANN。Approximate Nearest Neighbor）を使います。HNSW は、その1つです。
製品の型番、専門用語、日付、人名のように、文字の一致が要る検索は、キーワード検索のほうが向いています。2つを組み合わせる方法を、ハイブリッド検索と呼びます。
- 読み
- べくとるけんさく
- 英語
- Vector search
- 業界
- 製造業、教育機関
- 業務
- AI 活用
- 出典の確認日