セマンティック検索

セマンティック検索（Semantic Search）とは、ユーザーのクエリを意味的に解釈し、表面的なキーワードが一致しなくても意味的に関連する情報を返す検索技術です。エンベディングモデルとベクトルDBを組み合わせて実装されます。

従来のキーワード検索（BM25、TF-IDFなど）との違いは、「機械学習 仕事 自動化」というクエリに対して、キーワード検索は「機械学習」「自動化」を含む文書を探しますが、セマンティック検索は「AIによる業務効率化」「RPA導入事例」のような表現の文書も関連として返せる点です。

RAGシステムでのセマンティック検索の流れは、①クエリをエンベディングモデルでベクトル化→②ベクトルDBに格納済みの文書ベクトルとのコサイン類似度を計算→③上位N件を取得してLLMに渡す、です。キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索も広く使われています。