RAG の最初のステップは、クエリごとに複数のドキュメントを取得することであり、これらのドキュメントはクエリに関連性がないことがよくあります。したがって、これらの結果を改善するために、外部の技術が必要です。結果の関連性が高いほど、検索は強力です。 ベクトル検 ...

この高度化RAGパイプラインシリーズでは、埋め込みモデル、インデックス作成手法、チャンク化技術などの他の要素が効率的なシステムの基盤をどのように構築するかについて説明してきました。今回は、このパイプラインの非常に重要な部分であるベクトル検索について探っていきます。 データベースの重要な能力は、その検索パフォーマンスにあります。ウェブ検索からオブジェクト識別まで、その応用範囲は広大であり、 ...

ベクトルデータベースとベクトル検索は、印象的な速度とスケーラビリティを備えているため、急速に人気を集めています。これらのデータベースは、従来の機 ...

ベクトルデータベースとベクトル検索は、その速度とスケーラビリティのために急速に人気を集めています。従来の機械学習モデルが繰り返しのトレーニングを必要とするのに対し、ベクトル検索はベクトルデータベース内でユークリッド距離やコサイン類似度などの基本的な類似性尺度を使用して迅速に実行することができます。これにより、ベクトル検索はMLベースのモデルに比べて高いスケーラビリティを持ち、コスト効率も高くなりま ...

データベースという言葉が出てくると、関係データベースがデータストレージのデフォルト選択肢として長い間使用されてきました。その理由は、シンプルさと使いやすさです。しかし、現代のデータ駆動型の世界では、テキスト、画像、音声などの非構造化データの重要性が増し ...

検索増強生成（RAG）は、データとの対話方法を革新し、類似検索において非常に優れたパフォーマンスを提供します。シンプルなクエリに基づいて関連情報を取得することに優れています。しかし、RAGは、時間ベースのクエリや複雑な関係データベー ...

LangChainは、言語モデルと外部知識ベースのパワーを組み合わせることで、言語モデルの能力を向上させる革新的な技術です。LangChainは、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）を通じて、言語モデルのパラメータ化された知識と外部ソースの非パラメータ化データの間で情報のシームレスな流れを可能にします。 ...

ベクトル検索は、ベクトル表現に基づいてデータセット内の類似ベクトルやデータポイントを検索する方法です。Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviateなどの専用のベクトルデータベースとは異なり、MyScaleDBはオープンソースのSQL互換データベースであるClickHouseをベースにしています。 Structured Query Language（SQL）は、リレーショナルデー ...

ベクトルデータベースは、セマンティックテキスト検索や画像検索など、多くのAIアプリケーションで重要な役割を果たすベクトルデータの格納と管理を明示的に設計されたものです。伝統的な用語の一致やBM25アルゴリズムはテキスト検索において依然重要ですが、広く採用されているElasticsearchシステムは最近、ベクトル検索の機能を追加しました。特に、オープンソースの高性能SQLベクトルデータベースである ...

前回のブログ記事では、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 ...

ベクトル検索は、大量のテキスト、画像、およびその他のデータ内で意味的に類似または関連する候補を迅速に見つけることができます。しかし、実際のシナリオでは、純粋なベクトル検索だけでは十分ではありません。 実際のデータには通常、時間、カテゴリ、ユーザーIDなどの属性が含まれます。これらの属性に1つ以上のフィルタリング条件を適用すると、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）システムの ...

ベクトル検索は、ベクトル表現に基づいてデータセット内の類似のベクトルまたはデータポイントを検索するものです。しかし、現実のシナリオでは純粋なベクトル検索だけでは十分ではありません。ベクトルには通常メタデータが付属しており、ユーザーはこのメタデータに1つ以上のフィルタを適用する必要があります。これがフィルタリングされたベクトル検索が重要になる理由です。 フィルタリングされたベクトル検索は、複雑な検 ...