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レバレジーズデータAIブログ•1ヶ月前

BigQueryのvector searchで社内エンジニア検索をセマンティック化してみた

はじめにこんにちは！レバレジーズのデータエンジニアグループに所属している内山です。今回は、社内エンジニアの保有スキル情報を対象に、BigQuery のベクトル検索（vector search）機能を使ったセマンティック検索の PoC を行いました。本記事では、その検証設計・結果をまとめてご紹介します。この記事の対象読者 BigQuery でのベクトル検索導入を検討している方社内検索システムをキーワードマッチからセマンティック検索に拡張したい方埋め込みモデルや前処理の選び方で悩んでいる方この記事を読むとわかること BigQuery vector search の検証設計の進め方（モデ…

#セマンティック検索#SQL#ベクトル#エンジニア

ネットで話題

122ブックマーク Elasticsearch における類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて/es-vector-search

speakerdeck.com

56ブックマーク GitHub - pingcap/tidb: TiDB is built for agentic workloads that grow unpredictably, with ACID guarantees and native support for transactions, analytics, and vector search. No data silos. No noisy neighbors. No infrastructure ceiling.

github.com

45ブックマーク Doing RAG? Vector search is *not* enough I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is ...

techcommunity.microsoft.com

44ブックマーク商品クリック58%増・経由受注26%増の裏側 - Two-Towerモデル×Vertex AI Vector Searchで実現したZOZOTOWN ホーム画面のパーソナライズ - ZOZO TECH BLOG

techblog.zozo.com

44ブックマークベクトル検索（Vector Search）とは？　キーワード検索との違い

atmarkit.itmedia.co.jp

37ブックマーク GitHub - asg017/sqlite-vss: A SQLite extension for efficient vector search, based on Faiss!

github.com

techblog.zozo.com

23ブックマーク BigQueryで自由記述形式のデータを分類する方法 Part 2 ~ Vector Search 編 ~ - Nealle Developer's Blog

nealle-dev.hatenablog.com

23ブックマーク Introducing sqlite-vss: A SQLite Extension for Vector Search

observablehq.com

関連ブログ

フレクトのクラウドblog•3ヶ月前

より良い RAG を作るための Vector DB 基礎

こんにちは。エンジニアの浅見です。今回は久しぶりに、社内のナレッジを公開いたします。フレクトでは社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しており、以前にも「15分でわかる！Agentforce」や「15分でわかる！Salesforce で「生成AI」」を特別公開しております。本記事では、社内のエンジニア向けに作成した AI 基礎トレーニング資料の中から「Vector Database（ベクトルデータベース）」の章を抜粋して公開します。 RAG システムを構築する上で欠かせない Vector DB の仕組みや実運用上の課題について、簡単な実験とともに解説したものとな…

#RAG#Vector Search#Embedding#Vector Database#Vector DB#LLM#生成 AI

フレクトのクラウドblog•6ヶ月前

Data 360 のハイブリッド検索は「意味」と「キーワード」どちらを重視するのか検証してみた

こんにちは。エンジニアの大橋です。以前、Text Embedding（テキスト埋め込み）について書いたブログの中で、ハイブリッド検索について簡単に触れました。いきさつを簡単におさらいすると、Sentence Embeddingでは文全体の意味を表現できる一方、特定の単語やキーワードに対する類似度は考慮されにくい傾向があるため、その解決策としてハイブリッド検索が使われる、ということでした。ハイブリッド検索は、ベクトル検索とキーワード検索の結果を加味して最終的な順位を決定し、検索結果を返します。RAGでプロンプトに何らかのデータを組み込む場合でも、ベクトル検索ではなくハイブリッド検索が使われる…

#Data Cloud#Vector Search#salesforce

フレクトのクラウドblog•8ヶ月前

ベクトル検索のText Embedding の基礎を理解する

こんにちは。エンジニアの大橋です。先日、とある技術検証にてAIエージェントのRAG構築を担当した人が、ベクトル検索の精度がイマイチということで悩んでいました。詳しく話を聞くと、どうやら特定のキーワードでベクトル検索した場合に、あまり良い検索結果が得られなかったようです。その後もう一度話を聞いてみると、ベクトル検索のEmbeddingモデルを文単位からトークン単位に変えてみると、かなり精度が上がった、というのです。この一連の会話から、私自身この辺りのEmbeddingについての理解を再確認しておこうと思いました。こういった背景もあり、今回は、RAGのベクトル検索に必要なText Embedd…

#Vector Search#embeddingmodel#Embedding

APC 技術ブログ•10ヶ月前

【OCI】Oracle AI Vector Search Professional試験に合格しました！

こんにちは、クラウド事業部の本橋です。先日、Oracle AI Vector Search Professional (1Z0-184-25) 試験に無事合格することができました！今回は、この試験の合格体験記として、学習方法や役に立った情報などをまとめてみました。これから受験を考えている方の参考になれば幸いです。 1. 試験概要まず、この試験について簡単に紹介します。試験概要ページ試験名: Oracle AI Vector Search Professional 試験番号: 1Z0-184-25 形式: 複数選択式問題数: 50問試験時間: 90分合格ライン: 68% 出題のト…

#OCI#Vector Search

フレクトのクラウドblog•1年前

Data Cloud の Vector Search で Pre-Filtering を活用する

こんにちは。エンジニアの大橋です。今回は、Data Cloud の Vector Search で、Pre-Filtering を活用する方法について書こうと思います。

#Data Cloud#Vector Search

APC 技術ブログ•1年前

データの名寄せは新たなステージへ：ベクトル検索とLLMが拓くエンティティ解決の最前線

※本記事は、Data + AI Summit のセッションを現地で視聴したエンジニアが、内容をできる限り客観的に共有することを目的に、生成AIを活用して作成したものです。 ― エーピーコミュニケーションズ Lakehouse部データが爆発的に増え続ける現代において、異なるソースに散らばる情報を正しく統合することは、ビジネスの意思決定を左右する重要な課題です。今回は、DatabricksのスタッフデータサイエンティストであるAimee Shi Zhang氏による講演「Entity Resolution for the Best Outcomes on Your Data」を基に、この「エンティ…

#Databricks#Vector Search#LLM

フレクトのクラウドblog•1年前

「短縮化」と「共通用語化」でテキスト埋め込みを改善

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回はテキスト埋め込み(text embedding)についてお話しさせてください。(あらかじめお断りしますと、割と基本的な話です。なお、機能寄りの話で、数学は出てきません。) 疑問のきっかけは「RAG案件失敗」の知らせある日のこと、他社某案件の失敗談が聞こえてきました。曰く、「PoCが失敗し、プロジェクトが打ち切りになった」と。恐ろしい話だと思って聞くと、RAG(Retrieval-Argumented Generation)が期待通りに動作しなかったようです。(詳しい話は省略します。) RAGは、ご存知の方も多いと思いますが、一般的にはチャットボ…

#Embedding#Retrieval-Augmented Generation#Vector Search

Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog•2年前

Azure DatabricksのVector Searchを使ってRAG Agentを構築してみる。

DatabricksのModel Servingが楽しい・・・ Vector Search Vector Searchを使ってベクトルデータベースを構築ブログ⇒テキスト抽出⇒Delta Tableへの格納 Delta Table⇒テキスト分割(chunking)⇒Delta Tableへの格納埋め込みモデルのModel Serving Endpointの作成 Delta Table⇒埋め込み⇒Vector Index LLMからVector Indexへのクエリを実行出来るようにする PlaygroundでLLMからVector Indexにクエリ実行をさせるまとめこんにちは、CCCM…

#生成AI#RAG#Databricks#Vector Search