検索拡張生成（RAG）システムでは、大規模な知識ベースから関連情報を効率的に見つけることが重要です。この投稿では、コアとなる検索アーキテクチャを分解し、EmbeddingモデルとRerankモデルの2つの主要コンポーネントに焦点を当てています。Embeddingモデルはテキストを密なベクトルに変換し、高速な意味的類似性検索を可能にします。しかし、初期の検索結果はノイズが多い場合があります。Rerankモデルは、より洗練されたクロスエンコーダーアーキテクチャを使用して候補を再順序付けし、精度を向上させることで、これらの結果を絞り込みます。この投稿では、これら2つの段階がどのように連携するかを説明しています。まず、Embeddingを使用して広範な候補セットを取得し、次にRerankerがリストを最も関連性の高い項目に絞り込みます。この2段階アプローチは速度と精度のバランスを取り、本番RAGシステムの標準パターンとなっています。
RAGシステムにおけるベクトル検索の実践ガイド。検索精度向上のためのEmbeddingとRerankの補完的な役割を解説。