最近では、ウェブサイトの内蔵検索機能を使うことよりも、Googleなどの検索エンジンを利用することが一般的ですが、それには理由があります。

従来の検索技術は、ユーザーが本当に求めている情報を理解するのに限界がありました。

しかし、検索技術は大きく進化しており、私たちはその限界を超え、クエリの深い意味を理解し、直感的に感じられる検索結果を提供できる新しい時代に入っています。

本ブログでは、Aerospike Vector Searchが従来の検索機能をどのように革新させるか、解説します。

ハイブリッド検索アプローチの採用

Aerospike Vector Searchでは、従来のキーワード検索の限界を超えて、ベクトル検索技術を組み合わせることで、テキストの意味をより深く理解し、関連性の高い検索結果を提供します。

このハイブリッドアプローチは、キーワードに基づく検索の精度と、ベクトル（数学的な表現を用いたデータの表現）によるセマンティックな文脈の理解を融合させます。

キーワード検索は具体的な語句を文書から見つけ出すことに焦点を当てていますが、ベクトル検索はテキストデータを機械学習モデルを通じてベクトルとして表現します。

これらのベクトル間の距離を計算することで、クエリの意味的な近さに基づいた検索を行います。

この方法により、単語の表面的な一致だけでなく、テキストの持つ深い意味に基づいて情報を見つけ出すことが可能になります。

タイプミスや類義語など、従来の検索では難しい問題も効率的に処理できるため、検索体験の全体的な品質が向上します。

この進化の一環として、私たちは今年、Aerospike Vector Search（AVS）を導入しました。

これは、単純なキーワード検索を超え、テキストのセマンティックな意味を解析するベクトル検索という新しい技術を利用しています。

これにより、タイプミスや類義語など、従来の検索では扱いにくかった問題にも効果的に対応可能となりました。

Aerospike Vector Searchの強力な機能

Aerospike Vector Searchは、Aerospikeの高速でスケーラブルなキーバリューストアを利用しています。

そのシンプルで直感的なAPIは、すべての重い検索処理を背後で処理し、開発者が容易に統合できるように設計されています。

また、インデックスにベクトルを追加し、クエリを送信するだけで、高品質な結果が速やかに返されます。

コードサンプル

私たちはGoogleのVertexAIを使用して、Aerospikeに保存し、データベースをクエリするためのベクトル埋め込みを作成します。

ドキュメントからベクトルのリストを取得したら、それをAerospike Vector Searchにアップサートします。

ユーザーのクエリを上記の埋め込みモデルに渡し、それを使用して私たちのベクトルを検索します。

ベクトルはテキストのセマンティックな意味を捉えるため、キーワードインデックスでは対応できないタイプミスや類義語などの問題でも、高品質な検索結果を返すことができます。

今後の展望

Aerospikeの検索技術をさらに進化させ、ユーザーがより個人化された検索体験を享受できるように、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせた検索結果の提供を計画しています。

これにより、ウェブ訪問者はAerospikeについてより深く理解し、学ぶ機会を得ることができます。

ベクトル検索に関心がある方は、是非一度Aerospike Vector Searchを試してみませんか？

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本ブログは2024年12月11日「Smart search, smarter results: Inside an Aerospike-powered search engine」の翻訳です。