はじめに
ハイブリッド検索は、より包括的かつ正確な結果を提供するために複数の検索手法を組み合わせた強力なアプローチです。この記事では、「ハイブリッド検索RAGとLangchain、Pinecone ベクトルDBの使用」というビデオで示された、意味論的検索 (ベクトルベース) と統語的検索 (キーワードベース) の統合に焦点を当てながら、ハイブリッド検索の概念を探っていきます。
ハイブリッド検索の理解
ハイブリッド検索は通常、従来のキーワードベースの検索と自然言語処理(NLP)、意味論的検索、機械学習などの高度な手法を組み合わせるアプローチを指します。情報検索の文脈では、テキストをベクトルに変換してベクトルデータベースに格納し、類似性に基づく検索を行う意味論的検索と、テキストをスパースマトリックスに変換して正確なキーワード照合を行う統語的検索を組み合わせるアプローチが該当します。
ハイブリッド検索のワークフロー
ユーザークエリが入力されると、それがベクトルとスパースマトリックスの両方に変換されます。ベクトルデータベースは意味論的検索の結果を提供し、スパースマトリックスはキーワード検索の結果を提供します。最終的な応答は、レシプロカルランクフュージョンという手法を使って、両方の検索手法からの上位結果を統合したものになります。
Pinecone ベクトルデータベースの設定
このビデオでは、Pinecone ベクトルデータベースアカウントの設定と、意味論的検索と統語的検索の両方をサポートするためのインデックスの作成が示されています。Pinecone Pythonクライアントを使ってベクトルデータベースと対話し、次元384とドット積メトリックを使ってインデックスを構成しています。
ハイブリッド検索リトリーバーの実装
このビデオでは、Langchainライブラリを使ってPineconeハイブリッド検索リトリーバーを作成し、意味論的検索と統語的検索の機能を組み合わせています。リトリーバーには、密度ベクトルにはHugging Faceの文章変換器エンベディング、疎密マトリックスにはBM25エンコーダーを設定しています。テキストコンテンツをPineconeインデックスに追加し、リトリーバーを使ってハイブリッド検索を実行しています。
ハイブリッド検索結果の実演
このビデオでは、「最後に訪れた都市はどこでしたか?」や「いつ都市を訪れましたか?」などの質問をハイブリッド検索リトリーバーに投げかけ、その結果を示しています。リトリーバーはレシプロカルランクフュージョンを使って意味論的検索と統語的検索の結果を統合し、より包括的かつ正確な応答を提供しています。このアプローチの利点が強調されています。
まとめ
ハイブリッド検索は、意味論的検索と統語的検索の手法を組み合わせることで、より正確かつ包括的な検索結果を提供する強力なツールです。このビデオでは、LangchainとPineconeを使ってハイブリッド検索システムを実装する様子が示されており、このアプローチのさまざまな応用分野における可能性が明らかになっています。
キーポイント:
- ハイブリッド検索は、意味論的(ベクトルベース)と統語的(キーワードベース)の検索手法を統合します。
- ハイブリッド検索のワークフローでは、クエリをベクトルとスパースマトリックスに変換し、ベクトルデータベースを検索し、結果を統合します。
- Pineconeを使ってベクトルデータベースとインデックスを設定し、意味論的検索と統語的検索をサポートします。
- Langchainライブラリを使ってPineconeハイブリッド検索リトリーバーを作成し、両方の検索機能を組み合わせています。
- ハイブリッド検索アプローチは、単一の検索手法に頼るよりも、より包括的かつ正確な結果を提供します。