概要
https://zenn.dev/microsoft/articles/bc23b5e34d8a97
詳細内容
## Azure AI Searchの検索手法を比べてみた
https://zenn.dev/microsoft/articles/bc23b5e34d8a97
Azure AI Searchの主要な検索手法とその内部メカニズムを解説し、特にハイブリッド検索の優位性を示しながら、RAGシステム構築のための実用的なデモを提供します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Azure AI Search, RAG, Vector Search, Hybrid Search, Semantic Ranking]]
「Azure AI Searchの検索手法を比べてみた」は、RAGシステム構築に不可欠なAzure AI Searchの多様な検索手法とその内部メカニズムを詳細に解説しています。記事では、ベクトル検索、フルテキスト検索、マルチモーダル検索、エージェント検索、そして最も精度が高いとされるハイブリッド検索の5つの主要手法を紹介し、特にハイブリッド検索とセマンティックランキングの組み合わせがなぜ優れているのかを強調しています。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、単に「AI Searchがある」ではなく、「どう動くのか、なぜその手法が効果的なのか」を理解することです。記事は、インデックス化のプロセスから、スコアリングの二段階構造（L1/L2ランキング）、さらにはBM25、HNSW、RRFといった具体的なアルゴリズムの働きを分かりやすく説明しています。例えば、BM25は単語出現頻度と文書長を非線形に考慮し、HNSWはグラフ構造を用いて高速かつ高精度な近似最近傍探索を可能にするなど、各手法の技術的深掘りがあります。セマンティックランキングがL1結果を意味論的に再評価し、より関連性の高い結果を導き出す仕組みも解説されており、これらの知識はAIを活用したアプリケーションの検索精度を飛躍的に向上させるための鍵となります。
また、マルチモーダル検索が非テキスト情報をキャプション化して既存の検索手法に統合するアプローチであることなど、実践的なヒントも満載です。記事の結びには、源氏物語をデータとしたデモレポジトリが公開されており、実際のコードを通じて様々な検索手法を試せるため、RAGシステムを実装する開発者にとって、即座に役立つ実践的な価値を提供しています。この詳細な解説と実践的なリソースは、AI搭載型ウェブアプリケーションの検索体験を最適化するための強力な手引きとなるでしょう。