前回のブログ記事 (opens new window)では、ベクトル検索と再順位付けの組み合わせが、テキストからベクトルへの変換中に情報の損失が生じるなど、ベクトル検索の固有の制限に対処する方法として探求されました。この統合により、複雑なクエリ意図に対する堅牢なソリューションが実現され、全体的な検索精度が大幅に向上します。
現在、さまざまな再順位付けソリューションが利用可能ですが、Jina AI (opens new window) は優れたパフォーマンス向上を実証する新しいReranker API (opens new window)をリリースし、他のソリューションと差別化しています。これに対応して、MyScale は迅速に Jina Reranker をサポートする再順位付け機能を更新し、開発者やビジネスに対して高度な検索機能の統合をさらに簡素化しました。
# Jina AI の Reranker とは
Jina AI の Reranker API (opens new window)は、検索と検索結果の再取得タスクを向上させるために、検索クエリの文脈と意味を深く理解して文書の順序を再配置します。評価によると、Jina Reranker を使用することで、特に意図と文脈が重要な複雑なクエリにおいて、検索精度を大幅に向上させることができます。
# 主な利点
- 高精度で文脈に即した関連性: Jina AI の Reranker は、検索結果をユーザーの意図に合わせて細かく調整し、ユーザー満足度を大幅に向上させます。BGE（BAAI）、BCE（Netease Youdao）、Cohere などの重要な再順位付けベンチマークで、競合他社を常に上回る優れたパフォーマンスを発揮し、その優れた性能は正確で文脈に即した結果を提供する能力を裏付けています。
- 簡単な統合: シンプルな API 呼び出しにより、Jina AI の Reranker を既存の検索システムに統合することができます。
- カスタマイズ性: ユーザーは簡単に異なるモデルやパラメータを指定して、特定のニーズに合わせることができます。
# MyScale の再順位付け機能とは
MyScale の再順位付け機能は、HuggingFace、Amazon SageMaker、Cohere、Jina AI などの主要な再順位付け API を統合した統一的なフレームワークです。この強力な機能により、ユーザーはシンプルな SQL ステートメントを介してこれらの主要プロバイダの API を簡単に呼び出すことができ、実装プロセスがスムーズになります。MyScale は、さまざまなプラットフォームでの検索機能の適応性と効率を向上させるため、多様で強力な再順位付けツールを組み込んでいます。
これらの機能を MyScale 内でどのように活用するかの詳細な情報については、ドキュメント (opens new window)をご覧ください。
# MyScale で Jina AI の Reranker を使用する
SQL で再順位付けを処理する効率を向上させる実用的な戦略は、プロバイダ名と API キーを含む再順位付けパラメータをカプセル化したユーザー定義関数（UDF）を宣言することです。この方法を使用すると、すべてのクエリでこれらの詳細を繰り返し指定する必要がなくなり、資格情報やプロバイダの詳細の更新が簡素化されます。
以下は、JinaAIRerankという名前の関数を宣言する SQL ステートメントです。'JINAAI_API_KEY'を実際の API キーに置き換えてください：
CREATE FUNCTION JinaAIRerank ON CLUSTER '{cluster}' AS (x,y,z) -> Rerank(x, y, z, 'Jina', '', 'JINAAI_API_KEY', '')
関数が設定されたら、JinaAIRerankを呼び出すだけで再順位付けを実行できます。以下は、ドキュメントのリストを再順位付けし、最も関連性の高い'TOP_K'のドキュメントを'query'と共に返す方法です：
SELECT JinaAIRerank('query', ['doc', ...], TOP_K)
# 結論
Jina AI の Reranker API を MyScale と統合することで、検索機能が大幅に強化され、開発者が検索結果をユーザーの意図に合わせることが容易になります。この協力関係は、複雑なクエリを処理するためのよりシンプルで効率的な方法を提供する検索技術の進歩を示しています。この高度な再順位付けソリューションを採用することで、企業は検索精度とユーザー満足度の向上が期待できます。
