概要
従来のベクトル検索型RAGの限界を再認識し、Agentic RAGや階層構造を考慮した検索手法（PageIndex/DeepRead）との使い分けと共存の重要性を提唱する技術解説記事。
詳細内容
この記事では、「ベクトル検索は不要か」という問いに対し、従来の「チャンク分割→ベクトル化→並列検索」というRAGアーキテクチャの課題（階層構造の欠落やコンテキスト管理の難しさ）を指摘した上で、最新の研究動向に基づいたRAGの進化を整理しています。
1. **Agentic RAGの台頭**: AIエージェントが自律的に検索クエリを拡張・試行錯誤する手法。特に少数のドキュメントにおいては、grep等のファイルシステムツールを活用するエージェントが、精度面でベクトル検索を凌駕するという研究結果（Keyword search is all you need等）を紹介しています。
2. **Structure-Aware RAG**: 文書の目次や見出しの階層構造をツリー形式で管理し、AIが段階的に辿る「PageIndex」や、Markdown変換を通じて構造座標を付与する「DeepRead」といった、ベクトル検索に依存しない高精度な手法が登場しています。
3. **結論と展望**: ベクトル検索は大規模データや高速レスポンスが求められる場面で依然として有効ですが、今後は「人間のファイル管理」に近い階層的検索が重要になると分析。Gemini Embedding2のようなマルチモーダル埋め込みモデルによる利便性向上も踏まえ、用途に応じた使い分けとアーキテクチャの要所でのベクトル検索活用を推奨しています。