オープンソースのベクターデータベースQdrantが、より正確なAIデータ検索のための純粋なベクトルベースのハイブリッド検索を開始

高性能オープンソースベクトルデータベースであるQdrantは、最新の人工知能（AI）および検索強化生成（RAG）アプリケーション向けに、新しい純粋なベクトルベースのハイブリッド検索アプローチ「BM42」を発表しました。新しいアルゴリズムは、RAGおよびAIアプリケーション向けのテキストベースのキーワード検索機能の新世代を示し、企業顧客がキーワード検索の理解とベクトルの理解を組み合わせて、より正確な結果と低コストを実現できるようにします。

Qdrantの最高技術責任者（CTO）であるAndrey Vasnetsov氏は、BM42が以前のアルゴリズム「Best Match 25（BM25）」を基に構築されていると述べています。BM25は、1990年代に導入され、ドキュメントにランクを割り当てて、特定のクエリに対する関連性を判断するアルゴリズムです。

RAGは、AIアプリケーションがリアルタイム情報をAI大規模言語モデルに提供し、モデルの訓練された知識外の事実や知識を取得してエラー（例えば幻覚）を減らすために使用されます。BM42は、情報をより迅速に引き出し、より小さく安価なクエリで実行する能力を大幅に強化します。

Vasnetsov氏は、BM25が非常に一般化されたドキュメントセットには非常に効果的であったが、知識が専門的すぎると機能しなくなると説明しています。BM42は、トランスフォーマーモデルを使用して検索結果を生成し、ドキュメントのどの部分が検索に重要であるかを推測します。BM42は、トランスフォーマーベースのAIモデルと組み合わせて使用することができ、微調整なしで利用可能です。また、医療、保険、金融などの特定の用途や言語（英語、ドイツ語、中国語など）に合わせて調整することも可能です。

Vasnetsov氏は、多くのAIアプリケーション統合においてデフォルトのクエリ方法がすでに分割されているため、BM42への切り替えは簡単であると述べています。顧客は、より迅速な情報取得、メモリのオーバーヘッドの削減、全体的に優れた検索体験を得ることができます。