意味検索 (opens new window)とは何ですか？

検索技術の領域において、意味検索は画期的な存在です。これは単なるキーワードの一致だけでなく、クエリの意図と文脈を理解するためのものです。特定の単語に頼る従来の方法とは異なり、意味検索は検索語のより深い意味を探求します。

なぜ意味検索が重要なのですか？

「近くのベストピザ」と検索した場合、意味検索では単にその単語を含むレストランのリストを表示するだけでなく、場所、好み、さらにはレビューなどの要素を考慮して、カスタマイズされた提案を提供します。このような個人化と関連性の高さが、意味検索が今日のデータ駆動型の世界で重要な要素となっています。

医療情報の検索や地元のサービスの検索など、日常のシナリオでは、意味検索によって関係のない結果を見つけることなく、必要な情報を正確に取得することができます。

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埋め込みモデルと意味検索の役割

意味検索の領域において、埋め込みモデルは検索エンジンが情報を理解し処理する方法を変革する重要な役割を果たしています。これらのモデルが不可欠となる核心的な要素について詳しく見てみましょう。

埋め込みモデルとは何ですか？

埋め込みモデルは、単語やフレーズの本質を連続的なベクトル空間で捉える数学的な表現として機能します。この変換により、機械は言語の微妙なニュアンスや関係性をより効果的に解釈することができます。単語をベクトルにマッピングすることで、これらのモデルは意味的な類似性や違いを把握し、検索クエリ内の理解の深さを高めることができます。

意味埋め込みと検索埋め込み

意味埋め込みと検索埋め込みは、テキストを意味のあるベクトル表現に変換する共通点がありますが、それぞれ異なる目的とテキスト処理の異なる側面に焦点を当てています。

• 意味埋め込み: これらの埋め込みはテキスト間の意味的な類似性を捉えます。異なる単語やフレーズが意味的にどれだけ関連しているかを理解します。通常、意味埋め込みは感情分析、テキスト分類、言語翻訳などの自然言語理解のタスクで使用されます。これらの埋め込みは、BERTやGPTなどの言語モデルを使用して生成されることが多く、テキスト内の深い文脈関係を把握するのに優れています。

• 検索埋め込み: 一方、検索埋め込みは、ユーザーのクエリに基づいて、広範なデータから最も関連性の高いテキストを効率的に取得するために特別に設計されています。これらの埋め込みは、クエリと利用可能なドキュメントの間で最適な一致を見つけるために最適化されています。その主な応用は、検索エンジンや推薦システムなどの情報検索システムであり、これらの埋め込みは単に意味的な近さだけでなく、クエリとドキュメントの関連性に焦点を当てた技術で訓練されています。

それぞれの埋め込みは、それぞれの領域で非常に有用ですが、主に正確で効率的なテキスト処理が必要なアプリケーションで使用されます。

埋め込みモデルと意味検索の関係

埋め込みモデルを検索アルゴリズムに統合することで、検索結果の精度と関連性が大幅に向上します。先述のように、従来の検索方法ではドキュメント内のキーワードと直接的にキーワードを照合することに頼っています。しかし、埋め込みモデルが検索と統合されると、ユーザーのクエリとドキュメントの両方が埋め込みに変換されます。この変換により、機械はテキストをより良く理解することが容易になります。

この方法により、システムは効果的にユーザーのクエリの埋め込みとドキュメントの埋め込みを比較することができます。この比較はキーワードの一致だけでなく、意味的な類似性に基づいて行われます。その結果、検索エンジンはクエリと意味的に関連するドキュメントを特定することができます。これは、正確なキーワードが存在しなくても、検索結果がユーザーの意図に合致し、文脈に即したものになることを保証します。

したがって、最適な埋め込みモデルの選択は重要です。なぜなら、それは検索された情報の精度と品質に大きな影響を与えるからです。慎重な選択により、検索結果が正確であり、ユーザーのクエリに高度に関連していることが保証されます。

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意味検索のための最高の埋め込みモデルの比較

意味検索のための最高の埋め込みモデルを評価する際には、パフォーマンスに影響を与える特定の基準を考慮することが重要です。比較のための主要な要素は、精度、速度、汎用性の周りに集中しています。

• 精度: この重要な指標は、埋め込みモデルが単語やフレーズ間の意味的な関係をどれだけ正確に捉えるかを評価します。高い精度は、言語の微妙なニュアンスをより正確に理解し、関連性の高い検索結果をもたらします。

• 速度: 埋め込みモデルの速度は、テキストをベクトル表現にどれだけ速く処理できるかを決定します。より高速なモデルは、検索システムがより迅速かつ正確な検索結果を提供することでユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

• 汎用性: 汎用性のある埋め込みモデルは、さまざまなドメイン、言語、データタイプに適応することができます。汎用性により、モデルはさまざまな文脈やアプリケーションで効果的に機能し、多様なユーザーのニーズに対応することができます。

主要な候補者を見てみましょう

市場には数多くの埋め込みモデルが存在しますが、いくつかの主要なモデルを選びました。

Cohere Embed v3 (opens new window)

Cohere Embed v3は、意味検索と生成型AIの向上を目的とした最先端の埋め込みモデルです。このモデルは、Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) (opens new window)やBEIR (opens new window)などのさまざまなベンチマークで非常に良い結果を示し、さまざまなタスクやドメインで高性能な埋め込みモデルとして証明されています。その主な特徴は次のとおりです。

• 圧縮に対応したトレーニング: このアプローチは、品質を犠牲にすることなく効率を最適化し、大量の埋め込みを扱うことができるようにします。

• 多言語対応: 100以上の言語をサポートしており、クロス言語の検索に非常に適しています。

• 高性能: 特にノイズのある現実世界のデータシナリオで効果的であり、コンテンツの品質と関連性を評価して高品質なドキュメントをランキング付けします。

使用方法

Cohereの埋め込みモデルをアプリケーションで使用するには、まずpip install -U cohereを使用してCohereをインストールする必要があります。その後、次のようにしてドキュメントの埋め込みを取得できます。

import cohere
import numpy as np

cohere_key = "{YOUR_COHERE_API_KEY}"   # www.cohere.comからAPIキーを取得してください
co = cohere.Client(cohere_key)

docs = ["MyScaleDB is a SQL vector database",
        "It has outperformed specialized vector databases in terms of performance.",
        "It has been especially designed for large scale AI applications."]

# 入力タイプを 'search_document' にしてドキュメントをエンコード
doc_emb = co.embed(texts=docs, input_type="search_document", model="embed-english-v3.0").embeddings
doc_emb = np.asarray(doc_emb)

OpenAIの埋め込みモデル (opens new window)

OpenAIは最近、text-embedding-3-smallやtext-embedding-3-largeなどの新しい高度な埋め込みモデルを導入しました。これらのモデルはパフォーマンスが向上し、コスト効率が高くなっています。

• パフォーマンス: text-embedding-3-largeモデルは、最大3072次元の埋め込みをサポートしています。これにより、詳細で微妙なテキスト表現が可能となります。また、このモデルはMIRACLやMTEBなどのベンチマークでも以前のモデルを上回っています。

• コスト効率: text-embedding-ada-002のような以前のOpenAIのモデルは価格設定の問題がありましたが、新しいモデルであるtext-embedding-3-smallは、先行モデルであるtext-embedding-ada-002に比べて約5倍のコスト効率があります。

使用方法

OpenAIの埋め込みモデルをアプリケーションで使用するには、まずpip install -U openaiを使用してOpenAIをインストールする必要があります。その後、次のようにしてドキュメントの埋め込みを取得できます。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(openai_api_key="your-api-key-here")

def get_embedding(text, model="text-embedding-3-small"):
   text = text.replace("\n", " ")
   return client.embeddings.create(input = [text], model=model).data[0].embedding

embeddings=get_embedding("MyScaleDB is a SQL vector database.")

Mistral (opens new window)

Mistralファミリーには、埋め込みモデルであるE5-mistral-7b-instructを含む、高性能なオープンソースの大規模言語モデルがあります。このモデルはMistral-7B-v0.1から初期化され、多言語データセットの混合でファインチューニングされています。そのため、多言語に対応しています。

• 指示の追跡: 複雑な指示の理解と追跡が必要なタスクでのパフォーマンスを向上させるために特別に設計されており、教育や対話型AIシステムのアプリケーションに理想的です。

• 大規模なトレーニング: 大規模なウェブスケールのデータで事前トレーニングされ、さまざまなNLPタスクに対してファインチューニングされており、堅牢で信頼性の高いパフォーマンスを実現しています。

• 高効率: 効率的な処理に最適化されており、大規模なデータセットを処理し、さまざまなユースケースで高品質な埋め込みを提供することができます。

意味検索の最適な埋め込みモデルを選択するには、各モデルの強みを特定のタスク要件と目標に対して評価する必要があります。各モデルは、意味検索アプリケーション内のさまざまなユースケースに適したユニークな機能を提供しています。

使用方法

Mistralの埋め込みモデルをアプリケーションで使用するには、まずpip install torch transformersを使用してMistralをインストールする必要があります。その後、次のようにしてドキュメントの埋め込みを取得できます。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('intfloat/e5-mistral-7b-instruct')
model = AutoModel.from_pretrained('intfloat/e5-mistral-7b-instruct')
inputs = tokenizer("Your text here", return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state

私のおすすめとその理由

意味検索のためのすべての埋め込みモデルを探求した結果、それぞれに独自の強みと応用があります。以下に詳細を見てみましょう。

精度における勝者

候補者の中で、Cohere Embed v3は多くのアプリケーションにおいて精度の面で最良の選択肢です。その設計は詳細な意味を正確に捉え、検索結果が関連性が高く高品質であることを保証します。Cohere Embed v3は多言語のクエリやノイズのあるデータにもうまく対応しており、高精度が必要なタスクに信頼性のある解決策となります。

速度における最高の選択肢

速度の最適化においては、OpenAIの埋め込みモデルが効率的な埋め込み機能を備えてリードしています。text-embedding-3-smallなどのモデルは、迅速な処理速度を提供しながらも結果の品質を損なうことなく、高次元の埋め込みをサポートしています。これらのモデルの高次元の埋め込みとコスト効率の良さは、迅速かつ手頃な価格で検索結果を提供する必要があるシナリオに最適です。

最も汎用性のあるオプション

汎用性が重要な場合、MistralのE5-mistral-7b-instructがさまざまなドメインや言語に対応する最も適応性のある選択肢です。指示の理解と追跡に特化した設計と大規模なトレーニングにより、さまざまなNLPタスクで堅牢なパフォーマンスを実現しています。多言語のクエリや複雑な指示を処理する場合でも、E5-mistral-7b-instructは異なるニーズにシームレスに適応し、幅広い意味検索アプリケーションに対する柔軟な解決策となります。

MyScaleDB：SQLベクトルデータベース

意味検索のトップ埋め込みモデルについての議論を終えるにあたり、この分野の検索エンジンである**MyScale (opens new window)** SQLベクトルデータベースを紹介しましょう。この高度なデータベースは埋め込みモデルと完全に連携し、ベクトルデータを効率的に格納および取得することを容易にします。MyScaleは、他の専門的なベクトルデータベースを上回る (opens new window)Multi-Scale Tree Graph (MSTG)テクノロジーで注目されています。これは、高速でリアルタイムな意味検索アプリケーションに不可欠なベクトル操作に適したものです。さらに、MyScaleは、新規ユーザーに500万の無料ベクトルストレージを提供することで、この技術を利用可能にすることに力を入れており、データ駆動型のAIパワード検索プラットフォームの重要なプレーヤーとなっています。