概要
2026年時点における埋め込みモデルの進化、高次元化への対策としてのMRLや、最新の量子化技術TurboQuantなど、ベクトル検索の最適化手法を網羅的に解説しています。
詳細内容
本資料は、生成AI時代の検索設計において重要となるベクトル検索と埋め込み（Embedding）モデルの2026年における最新トレンドをまとめたものです。主な内容は以下の4点です。
1. **埋め込みモデルの進化**: BERT時代からLLM時代への変遷を経て、現在は数千次元におよぶ高次元性、多目的、多言語、マルチモーダル対応が主流となっています。Google GeminiやMicrosoft Harrierなどの主要モデルが紹介されています。
2. **近似最近傍探索 (ANN)**: 実務で重要なアルゴリズムとしてIVF-PQとHNSWを挙げ、それぞれの仕組みを解説しています。
3. **次元削減 (MRL)**: 高次元化に伴う計算コスト増に対し、ネストしたベクトル構造を持つMatryoshka Representation Learning (MRL) が現在の標準的な解決策として提示されています。
4. **量子化技術**: 従来のScalar Quantization (int8) に加え、2026年に登場したTurboQuant (4-bit) による極めて高い圧縮率と精度の両立について、実験データに基づいた比較が行われています。特にTurboQuantは、SQと同等の精度を保ちつつストレージ容量を半分に抑えられる点が強調されています。