セマンティック検索

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キーワードの一致ではなく、クエリの意味と意図を理解して関連性の高い結果を見つける検索技術です。

別名
Semantic Searchシマンティック検索

詳しい説明

セマンティック検索（Semantic Search）は、検索ワードと文書を文字単位で照合する代わりに、意味と意図を理解して関連性の高い結果を返す技術です。テキストを意味を含んだ数値ベクトル（エンベディング）に変換した後、クエリベクトルに近い文書ベクトルを探索するベクトル類似度検索が中核となります。類義語や表現が異なっていても、同じ意味であれば同時に検索し、通常はベクトルデータベースと組み合わせて実装されます。社내文書検索、ECサイトの商品検索、カスタマーサポート、RAGベースのチャットボットにおける根拠文書の検索などで、検索品質を大幅に向上させます。

ツール選定において重要な理由

セマンティック検索は、「パスワードの変更」と「アカウントのセキュリティ設定」のように表現が異なっていても、同じ意図としてまとめて検索できるため、キーワード検索で見落とされていた結果を捉えることができます。ツールを選定する際は、どのエンベディングモデルを使用しているか、韓国語の意味を十分に反映しているか、キーワード検索と組み合わせたハイブリッド検索をサポートしているか、そして処理コストがデータ規模に適しているかを確認する必要があります。

ツール選定時に確認すべき点

  • 韓国語の意味を十分に反映するエンベディングモデルをサポートしているか
  • キーワード検索とセマンティック検索を併用するハイブリッド方式を提供しているか
  • 文書数が増加した際に、検索速度とコストを許容できるか
  • 結果の根拠となる段落を同時に返し、検証することができるか

実際の適用例

社内Wikiで「休暇の申請方法」と検索した場合、キーワード検索では「休暇」が含まれる文書のみを検索しますが、セマンティック検索では「有給休暇の使用手順」の文書まで含めて検索します。RAGチャットボットは、このように検索された文書を根拠に回答を生成し、出典が明確な社内案内を提供します。

関連用語

エンベディングベクトルデータベースRAGNLP