機械学習を組み込んだ検索技術は、情報探索の精度を高めるために重要です。
本記事では、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを用いて、より効率的な検索方法を解説します。
RAGは、問い合わせに対して類似 文書を探索するエンコーダーモデルを活用する手法で、セマンティックサーチもしくは意味検索と呼ばれます。
セマンティックサーチでは、テキストを高次元ベクトルへと変換し、意味的に近いテキスト同士が空間上で近くに位置するようになります。
これに対し、かつての検索アルゴリズムであるBM25は、重要なキーワードに注目し、文書中の正確なマッチを評価するキーワード検索というアプローチを取っていました。
RAGパイプラインをさらに進化させたい場合、キーワード検索とセマンティック検索の利点を併せ持つハイブリッド検索を試してみる価値があります。
この記事では、これら三つの検索手法をPythonを用いて実装しつつ、その理論についても紐解いていきます。
次世代の検索品質向上を図るための重要な手法であるハイブリッド検索について知り、あなたのRAGパイプラインをレベルアップさせましょう。
出典 : How to Use Hybrid Search for Better LLM RAG Retrieval https://towardsdatascience.com/how-to-use-hybrid-search-for-better-llm-rag-retrieval-032f66810ebe