もう少し詳しく
質問と資料で言葉の表記が違っても、内容の関連性を手がかりに候補を探します。埋め込みを使う方法などがあります。
セマンティック検索は、表記揺れや言い換えが多い自然言語を、単純なキーワード一致だけで検索する限界を補うために使われます。意味検索の候補に完全一致や権限条件を組み合わせ、関連性の高い文書だけでなく、漏らしてはいけない文書を落とさないことも評価します。
HISTORY
開発された年代と歴史
この用語を大きな流れで見ると、1990年代〜現在に発展してきました。
- 1990DeerwesterらがLSIを発表し、語の一致だけでなく潜在的な意味空間で検索する考えを示した。
- 2013〜分散表現とニューラル検索で、言い換えや関連語を扱いやすくなった。
- 2020年代埋め込みとベクトル検索を使うRAGの基盤になった。
キーマン・関わった研究者
Scott Deerwester、Tomas Mikolov、検索研究者
技術の変遷
キーワード一致 → 潜在意味解析 → 埋め込み・ニューラル検索
理解のポイント
- 同じ単語が含まれるかだけでなく、質問と文書の意味の関連性を使って候補を探します。
- 「お金を返してほしい」と「返金方法」のように、表現が異なる内容を結びつける場面で役立ちます。
- 型番など文字の一致が重要な検索もあるため、キーワード検索と使い分けたり組み合わせたりします。
たとえば、こんな場面で
「ログインできない」と検索して、「アカウントへのサインインに失敗する場合」の案内を見つけます。
覚えておきたいこと
型番や固有名詞の検索では、キーワード検索との組み合わせが有効な場合もあります。