「ベクトル検索だけでは十分ではありません」
『絶対に見逃せない！ベクトル検索だけでは不十分な理由』
イントロダクション
Retrieval Augmented Generation（RAG）は、オープンドメインの質問応答を革新し、システムがさまざまなクエリに対して人間のような回答を生成できるようにしました。RAGの中心には、広範なコーパスをスキャンして関連するコンテキストの文章を見つけるリトリーバルモジュールがあります。そして、これらの文章はニューラルジェネレータモジュールによって処理され、最終的な回答が形成されます。通常、ジェネレータモジュールには、GPT-3のような事前学習された言語モデルが使用されます。
このアプローチは非常に効果的ですが、限界もあります。
最も重要なコンポーネントの1つである、埋め込まれた文章のベクトル検索には、システムの複雑なマルチホップ推論が制約される可能性があります。これは特に、複数のドキュメントをまたがる複雑なマルチホップ推論が必要な質問の場合に顕著です。
ベクトル検索とは、データのベクトル表現を使用して情報を検索することを指します。これには2つの主要なステップがあります:
- データのベクトルへのエンコード
まず、検索されるデータは、BERTやRoBERTaなどの埋め込みモデルを使用して、数値的なベクトル表現にエンコードされます。これらのモデルはテキストを連続する数値の密なベクトルに変換し、意味的な意味を表します。画像、音声、その他の形式も、適切なディープラーニングモデルを使用してベクトルにエンコードすることができます。
2. ベクトルの類似性に基づく検索
データがベクトルにエンコードされると、検索は検索クエリのベクトル表現に類似したベクトルを見つけることに関わります。これは、コサイン類似度などの距離メトリックを使用して、2つのベクトルの近さを定量化し、結果をランク付けします。距離が最も小さい（類似度が最も高い）ベクトルが最も関連性の高い検索結果として返されます。
ベクトル検索の主な利点は、単語のリテラルな一致だけでなく、意味的な類似性を検索できることです。ベクトル表現は概念的な意味を捉えるため、関連性が高く言語的に異なる結果を特定することができます。これにより、従来のキーワード一致と比較して、より高品質な検索が可能になります。
ただし、データをベクトルに変換し、高次元の意味空間で検索することには限界もあります。ベクトル検索のトレードオフのバランスは、研究の活発な分野です。
この記事では、ベクトル検索の限界を解析し、なぜベクトル検索が…
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