ベクトル検索
キーワード一致だけでなく、意味が近い情報を探す検索方法です。
意味
ベクトル検索は、文書や質問を数値ベクトルに変換し、意味の近さで情報を探す検索方法です。RAGやナレッジ検索に使われます。
中小企業で気にする理由
キーワードが一致しない問い合わせや社内質問でも、近い資料を探せる可能性があります。ただし似ているだけの誤った資料を拾うこともあります。
業務での影響
FAQ検索、社内規程検索、営業資料検索、ITヘルプデスクで使いやすい考え方です。言い換えに強い一方、誤った近さに注意します。
回避手順
対象文書を最新版に絞り、実際の質問で候補が合うか確認します。AI回答には参照した文書名を出させると確認しやすくなります。
関連例
Google Cloud、OpenAI、IBMなどのベクトル検索・RAG解説が参考になります。業務では用語統一と文書整理が先です。
関連用語
エンベディング
文書や質問の意味を数値に変え、似た情報を探しやすくする仕組みです。
RAG
RAGは、AIが回答する前に社内文書やFAQなどを検索し、その内容を根拠として使う仕組みです。
ハルシネーション
AIが事実と違う内容や確認できない情報を、自然な文章で出してしまう現象です。