非対称検索
非対称検索とは、検索クエリと文書の長さや性質が異なる状況で行われる検索手法です。短い質問文に対し、長文の文書から関連情報を探す場合に用いられ、現代のAI検索やベクトル検索において非常に重要な役割を果たしています。
ベクトル検索のAI用語一覧
7件ベクトル検索に関するAI用語を7件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
グラフ型インデックス
グラフ型インデックスは、高次元データをグラフ構造で効率的に探索するためのインデックス手法です。近似近傍探索において高い検索精度と速度を両立できるため、ベクトルデータベースや大規模言語モデルの外部知識検索で広く採用されています。
局所的敏感ハッシュ
局所的敏感ハッシュ（LSH）は、高次元のデータ空間において、類似したデータ同士が同じハッシュ値に割り当てられやすくなる特性を持つアルゴリズムです。大規模なベクトルデータベースからの高速な近似近傍探索において重要な役割を果たします。
密ベクトル
密ベクトルとは、データの意味や特徴を連続値の数値列として表現したものです。ほとんどの要素がゼロ以外の値で占められており、AIにおける自然言語処理やベクトル検索において、言葉や画像の隠れた意味やニュアンスを高精度に捉えるために広く利用されています。
完全近傍探索
完全近傍探索とは、データ群の中からクエリベクトルに最も類似した要素を誤りなく正確に特定するアルゴリズムおよび検索手法のことです。すべてのデータを総当たりで比較するため計算コストは高いものの、近似手法と異なり100%の精度で真の最適解を取得できる点が特徴です。
疎ベクトル
疎ベクトルとは、大部分の要素がゼロであるベクトルのことです。AIや自然言語処理の分野において、メモリ効率を高めたり計算を高速化したりするために広く利用されており、密ベクトルとは対照的な性質を持ちます。
HNSW
HNSW（Hierarchical Navigable Small World）は、高次元ベクトルデータを高速かつ高精度に探索するための近似最近傍探索アルゴリズムです。データを多層のグラフ構造で表現し、上層の粗い探索から下層の細かい探索へと段階的に絞り込むことで、大規模なベクトルデータベースにおいて優れた検索性能を発揮します。