セマンティック検索
セマンティック検索
セマンティック検索.png
セマンティック検索とは？
セマンティック検索とは、自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を使って、ユーザーの検索クエリの背後にある文脈と意味を理解する検索技術です。文脈的な意味は、アルゴリズムが単語間の関係を分析し、ユーザーのクエリをより正確に解釈するのに役立ち、キーワードだけに頼るのではなく、言語のニュアンスに基づいてより関連性の高い検索結果を可能にする。以下は、セマンティック検索に関連する主な用語です：
定義と原則
セマンティック検索とは、単語やフレーズの意味を解釈し、より正確で関連性の高い検索結果を提供する検索エンジン技術である。従来のキーワード検索（辞書的検索と呼ばれることもある）エンジンが正確な単語とのマッチングを重視するのとは異なり、セマンティック検索は検索クエリの背後にある文脈や意図を理解しようとします。このアプローチにより、検索エンジンはユーザーが実際に探しているものとより一致した結果を提供することができます。
セマンティック検索の原理は、検索意図とセマンティックな意味という2つの主要な側面によって支配されている。検索意図とは、ユーザーの検索クエリの背後にある根本的な動機や目的を指します。例えば、誰かが「最高のランニングシューズ」を検索するとき、その意図はランニングシューズのリストではなく、推奨品やレビューを見つけることでしょう。一方、意味的な意味とは、クエリの文脈における単語やフレーズ間の関係を理解することである。単語の意味を単独で解釈するのではなく、その用法や文脈に基づいて解釈することを意味する。これらの原則を組み合わせることで、セマンティック検索エンジンは、ユーザーのニーズをよりよく満たす、より関連性の高い検索結果を提供することができる。
自然言語処理 (NLP)
人工知能(AI)の一分野であり、コンピュータが人間の言語を理解し処理できるようにすることに焦点を当てている。NLPはセマンティック検索で使用され、ユーザーの検索クエリの背後にある意味をコンピューターが理解できるようにする。
機械学習（ML）
AI（人工知能）の一種で、コンピュータのアルゴリズムを訓練してデータから学習させ、時間の経過とともにその性能を向上させること。MLはセマンティック検索で使用され、コンピューターがユーザーの検索クエリの文脈や意図を理解するのを助ける。
意味理解
意味理解とは、コンピューターがユーザーの検索クエリの背後にある意味や文脈を理解する能力のことである。セマンティック理解はセマンティック検索の重要な要素です。
セマンティック検索の仕組み
セマンティック検索は、検索エンジンがコンテキストの関連性と意図の関連性の両方に基づいてコンテンツを配信し、ランク付けすることを可能にする高度な技術であるベクトル検索によって駆動されます。ベクトル検索は、非構造化データ(テキスト、画像、音声など)を機械学習モデルを使って数値ベクトル埋め込みに変換する。これらの埋め込みは、多次元空間における意味的な意味を捉え、類似した概念がより近くに表示される。検索を実行する際、クエリもまたベクトルに変換され、システムはベクトル間の距離を測定することによって結果を見つける - より近いベクトルは、より意味的に類似したコンテンツを表す。このアプローチにより、従来のキーワードマッチングに比べてはるかに強力なセマンティック検索が可能になる。
クエリが起動すると、検索エンジンはそのクエリを意味的な意味を捉える数値埋め込みに変換する。k-nearest-neighbor([kNN]アルゴリズム)](https://zilliz.com/blog/k-nearest-neighbor-algorithm-for-machine-learning)は、次にこれらのクエリベクトルを既存のドキュメントのベクトルとマッチングさせる。ここで "k "は検索に最も近いマッチングの数を表す。これにより、単なるキーワードの一致ではなく、概念的に類似したコンテンツを特定する。その後、専用のリランカーがこれらの最初のk個の結果を評価し、ベクトルの類似性以外の要素も考慮して、ユーザーが目にする最終的な関連性に基づいたランキングを作成する。
セマンティック検索エンジンとは？
セマンティック検索エンジン（ベクターデータベースとも呼ばれる）は、キーワードの完全一致ではなく、その意味に基づいてアイテムを見つけるように設計されています。これらのシステムは、効率的な類似検索を可能にするために、ベクトルの埋め込みに特化したインデックスを構築する。Milvusのように複数のインデックス作成アルゴリズム（11種類のオプション）を提供するベクターデータベースもあるが、ほとんどのセマンティック検索エンジンは、検索速度と精度のバランスをとるために、通常HNSW（Hierarchical Navigable Small World）と呼ばれる1つのアルゴリズムのみを実装している。これらのインデックスと適切な類似性メトリックスを使用することで、ユーザーはシステムに問い合わせを行い、ベクトル表現に基づいて意味的に類似したアイテムを見つけることができる。
セマンティック検索エンジンを実装するには？
セマンティック検索を実装するにはいくつかの方法があります。以下はその一部である。
Pythonセマンティック検索エンジン。Python、機械モデル、そしてFAISS、HNSW、あるいはANNOYのようなベクトルインデックスアルゴリズムを使って、独自のデータコーパスにカスタムセマンティック検索を構築することができます。Facebook AI類似検索(FAISS)を使ってセマンティック検索を実装する方法](https://zilliz.com/blog/set-up-with-facebook-ai-similarity-search-faiss)を説明するチュートリアルはこちらです。
ElasticSearch](https://zilliz.com/blog/elasticsearch-cloud-vs-zilliz)のような伝統的なキーワードベースの検索エンジンは、ベクトル検索機能を組み込んで拡張してきた。すでにElasticsearchを使用している組織は、新しいプラットフォームに移行することなく、既存のソリューションにセマンティック検索機能を簡単に追加することができます。同様に、Milvusのようなベクトル検索に特化したデータベースは全文検索のサポートを追加し、キーワードマッチングとセマンティック類似性の両方の長所を組み合わせた強固なハイブリッド検索アプローチを可能にしている。
PostgreSQLのような人気のあるデータベースソリューションは、ベクトル検索機能をサポートするためにpgvectorのような拡張機能を追加しました。これにより、組織は特別なシステムを採用するのではなく、既存のデータベースインフラを使用してセマンティック検索を実装することができます。ここでは、Pgvectorを使い始める方法を説明するチュートリアルを紹介します。
ベクターデータベース**は、セマンティック検索を実装するためのもう一つの優れたオプションを提供します。ベクトルデータベースでは、選択した機械学習アルゴリズムによって生成されたベクトル埋め込みを保存し、インデックスを付けます。ほとんどのベクターデータベースは、インデックス作成にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用しており、パフォーマンスと精度のバランスをとっている。Milvusのようなソリューションの中には、様々なユースケースに最適な最大11種類のインデックスタイプでさらなる柔軟性を提供するものもあります。検索時、クエリテキストはベクトル埋め込みに変換され、データセットと比較され、最も意味的に類似したアイテムが検索されます。
セマンティック検索エンジンの利点
セマンティック検索にはいくつかの利点があります。主な利点の一つは、特定の単語やフレーズではなく、概念やアイデアを検索できることです。さらに、セマンティック検索はクエリの意図をよりよく理解するため、たとえ専門用語が文書内の用語と異なっていても、ユーザーが本当に探しているものをとらえた、より関連性の高い検索結果を得ることができます。この機能は、従来のキーワード検索では文脈に関連したコンテンツを見逃しがちな複雑な情報検索タスクにおいて特に価値があります。セマンティック検索はまた、正しい情報を見つけるために何度もクエリを作り直さなければならないというフラストレーションを軽減する。
セマンティック検索の例
セマンティック検索は、単なるキーワードのマッチングではなく、意味や概念の理解に基づいた結果を提供します。例えば、"高齢者の心臓病 "と検索すると、セマンティック検索システムは高齢者の心血管疾患に関する関連コンテンツを返す。
もう一つの強力な例は、セマンティック検索が曖昧なクエリをどのように扱うかである。Javaアプリケーション」と検索した場合、セマンティック検索は、クエリや以前のインタラクションの文脈的意味を分析することで、プログラミング言語に関する情報を探しているのか、コーヒーベースの製品に関する情報を探しているのかを区別することができる。
セマンティック検索はまた、概念間の関係を理解することにも優れています。関節痛に効くがNSAIDsではない薬」のようなクエリは、NSAIDsとは何か、関節痛治療の代替品とは何かを理解することで、関連する代替品を返します。
さらに、セマンティック検索は専門家と初心者間の語彙のギャップを埋めることができる。医療専門家が「心筋梗塞の合併症」を検索し、患者が「心臓発作の後に起こること」を検索した場合、全く異なる用語を使っているにもかかわらず、両者とも同じような関連情報を受け取ることになる。
検索エンジンへの影響
セマンティック検索は、検索エンジンを単純なキーワードマッチングシステムから、クエリの背後にある意味を理解するインテリジェントなプラットフォームへと変貌させた。キーワードの密度やバックリンクに基づいてリンクを返す従来の検索エンジンとは異なり、セマンティックに強化されたエンジンは次のことができる：
1.明示的なマッピングなしに、同義語や関連する概念を理解する。
2.エンティティとその関係（人、場所、製品など）を認識する。
3.言い回しが曖昧な場合でも、クエリの意図を解釈する。
4.用語が異なっていても、概念的に類似した情報を結びつける。
このような進化により、検索プロバイダーは、コンテンツ間のセマンティックな関係を把握する、より洗練されたインデックスシステムを開発する必要に迫られている。企業の検索アプリケーションでは、セマンティック検索により、従業員はその中で使われている用語を正確に知らなくても、関連する文書を見つけることができる。法律や医療検索のような専門的な領域では、セマンティックシステムは専門用語と一般的な言語クエリとのギャップを埋めることができる。
最もパワフルな最新の検索実装は、セマンティック理解と従来の関連性シグナルを最適な結果を得るために組み合わせ、両方のアプローチの長所を活用したハイブリッドシステムを構築しています。
キーワード検索とセマンティック検索
キーワード検索は文書中の単語や語句を正確にマッチさせることで動作します。Elasticsearchのようなシステムは、単語とドキュメントの位置を対応付ける転置インデックスを構築し、特定の用語を含むドキュメントを効率的に見つけることができます。ユーザーがクエリを送信すると、検索エンジンはクエリを個々の単語に分割し、それらの単語を含む文書を見つけ、単語の頻度、単語の近接性、文書のメタデータなどの要素を考慮したアルゴリズムを使って結果をランク付けし、これらのメトリクスに従って最も関連性の高いマッチを返します。これらのシステムは、完全に一致するものを見つけることには優れているが、類義語、文脈、意味については苦労している。心臓発作」と検索した場合、この関係を認識するように明示的にプログラムされていない限り、キーワードシステムは必ずしも「心筋梗塞」に関する文書を返さない。
対照的に、セマンティック検索は、コンテンツを多次元空間のベクトルとして表現することで意味を理解する。このプロセスは、機械学習モデルを用いて非構造化データ（テキスト、画像、音声）をベクトル埋め込みに変換し、効率的な検索のためにHNSWやFAISSのようなアルゴリズムを用いてこれらの埋め込みにインデックスを付け、クエリが到着したときに同じベクトル空間に変換する。システムは最近傍探索を使って最も類似したベクトルを見つけ、キーワードが完全に一致しなくても、概念的に関連するコンテンツを返す。このアプローチにより、セマンティック検索は、概念間の関係を理解し、曖昧さを扱い、テキストのパターンマッチングではなく、意味に基づいた結果を返すことができる。
レキシカル検索とセマンティック検索の比較
レキシカル検索は文書やクエリに含まれる単語やトークンを正確に検索する。これらのシステムは主にTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)のような統計的手法を用いて関連性を決定する。TF-IDFでは、文書に頻繁に登場するが、コレクション全体ではまれな単語が高い重み付けを受け、特徴的なコンテンツを特定するのに役立つ。語彙検索エンジンは、各用語をそれを含む文書に対応付ける転置インデックスを構築し、高速検索を可能にする。しかし、これらのシステムは、同義語、文脈依存の意味、概念的な関係に苦戦している。自動車整備」を検索した場合、語彙検索では、検索語を正確に含まない限り、「自動車修理」に関する文書を自動的に見つけることはできない。
セマンティック検索は、文字どおりの単語の一致ではなく、意味に焦点を当てます。これらのシステムは、機械学習モデルを使用して、テキストをベクトル埋め込み-多次元空間における意味的関係を捉える数値表現-に変換します。似たような意味を持つ単語や概念は、このベクトル空間内で一緒にクラスタ化される。クエリを処理する際、セマンティック検索はそれを同じベクトル表現に変換し、たとえ異なる用語が使われていたとしても、類似した意味を持つコンテンツを見つける。これにより、セマンティック検索は、「心筋梗塞」と「心臓発作」が同じ症状を指していることを理解したり、「気候変動の影響」が「地球温暖化の影響」と異なる語彙を使用しているにもかかわらず関連していることを理解したりすることができる。
基本的な違いは、語彙検索が "これらの文書がこれらの単語を正確に含んでいるか？"を問うのに対し、意味検索は "これらの文書がクエリと似た意味を表現しているか？"を問うことである。現代の検索システムは、精度と概念理解のバランスをとるために、両方のアプローチを組み合わせることが多い。
セマンティック検索 vs 認知的検索
セマンティック検索は、コンテンツをベクトル空間で表現することで、クエリの背後にある意味や意図を理解することに重点を置いている。機械学習モデル（一般的にはニューラルネットワーク）を使い、テキストを意味的関係を捉えるベクトル埋め込みにエンコードする。この多次元空間では、類似した概念がまとまっているため、キーワードが完全に一致しない場合でも、システムは関連するコンテンツを見つけることができる。セマンティック検索は、類義語、関連概念、文脈的意味を理解することに優れています。
コグニティブサーチは、複数のAIテクノロジーを組み合わせたエンタープライズ検索プラットフォームのマーケティング用語としてよく使われる。セマンティック検索は中核的な要素であるが、コグニティブ検索プラットフォームは通常、エンティティ抽出やナレッジグラフのような機能を追加し、重要な概念を特定し結びつける。ユーザーの行動や嗜好に基づくパーソナライゼーション、異なるコンテンツタイプにまたがるマルチモーダル検索、自動化されたコンテンツの分類とタグ付け、クエリの拡張と絞り込みによるインテリジェントなクエリ処理などを行う。
セマンティック検索は、特にベクトル表現を使用した意味ベースの検索を意味し、コグニティブ検索は、より強力なエンタープライズ検索ソリューションを作成するために、他のAI技術と一緒にセマンティック検索を組み込むことができる包括的なプラットフォームを説明します。多くのベンダーがこれらの用語を使い分けているため、検索テクノロジーを比較する際には、用語に注目するのではなく、具体的な機能を評価することが重要である。
Zilliz はセマンティック検索ツールを提供していますか？
オープンソースのMilvus技術に基づいて構築されたZilliz Cloudは、セマンティック検索アプリケーションのために特別に設計された特殊なベクトルデータベースです。Zillizは、コンテンツの意味を表すベクトル埋め込みを効率的に保存、インデックス、クエリすることで、高性能なセマンティック検索を実現します。
基本的なベクトル検索の実装とは異なり、Zilliz Cloudはエンタープライズグレードの機能でセマンティック検索機能を強化します。強力なデータ一貫性を備えた包括的なCRUD操作により、コンテンツが変更されてもセマンティックインデックスが正確なままであることを保証します。ハイブリッド検索機能では、ベクトル類似性と従来のフィルタリングを組み合わせて正確な結果を得ることができます。
このプラットフォームは、災害復旧オプション、負荷分散、マルチテナント・サポート、役割ベースのアクセス制御（RBAC）による包括的なセキュリティを提供することで、基本的なセマンティック検索を超えています。複数のプログラミング言語（Python、JavaScript、C、Ruby、Go）にまたがるSDKのサポートにより、Zillizは既存のアプリケーションやワークフローに高度なセマンティック検索機能を簡単に統合することができます。
この包括的なアプローチにより、Zillizは単なるセマンティック検索ツールではなく、AIを活用したセマンティック検索アプリケーションを構築し、企業全体で拡張するための完全なプラットフォームとして位置づけられます。
セマンティック検索の概要
セマンティック検索は、自然言語処理（NLP）と機械学習を活用することで、検索エンジンがユーザーのクエリを理解し対応する方法を変えます。従来のキーワードベースのアプローチとは異なり、セマンティック検索はクエリの背後にある文脈、意味、検索意図を解釈し、正確な用語が異なる場合でも、より関連性の高い検索結果を提供します。
このテクノロジーは、クエリとドキュメントの両方を、多次元空間における意味的関係を捉えるベクトル埋め込みに変換することで機能する。ユーザーが検索クエリを送信すると、システムはk-nearest neighbor (kNN)のようなアルゴリズムを使用して、キーワードの完全一致ではなく、概念的に類似したコンテンツを見つけ、その後、最終的な結果リストを作成するために再順位を付けます。
このアプローチには大きな利点がある。ユーザーは特定の単語ではなく概念を検索することができ、システムは検索意図をよりよく理解し、専門家と初心者間の語彙ギャップを埋めることができる。例えば、"heart issues in older adults"（高齢者の心臓病）と検索すると、たとえそのような正確な用語が文書内で使用されていなくても、高齢者の心血管疾患に関する関連コンテンツが返される。
最新の実装では、セマンティック理解と従来の関連性シグナルを組み合わせ、両方のアプローチの長所を活用したハイブリッド検索エンジンを作成することが多い。Zillizのような専用のベクトルデータベースから、PostgreSQLのpgvectorのような従来のデータベースの拡張まで、様々な実装オプションが存在し、セマンティック検索機能は様々なプラットフォームでますます利用しやすくなっている。
キーリソース
ケーススタディ：Tokopediaはどのようにセマンティック検索を使って検索10を賢くしたか](https://zilliz.com/blog/How-we-used-semantic-search-to-make-our-search-10-x-smarter)