Amazon S3 Vectors で「月額ほぼゼロの RAG」を作ってみた - Qiita

※ BM25 = キーワードの一致度でスコアリングする全文検索アルゴリズム(OpenSearch のキーワード検索の標準)。意味の近さで探すベクトル検索が苦手とする固有名詞・型番・略語の完全一致に強く、両者の併用が「ハイブリッド検索」です。 採用判断: デメリットを許容できるか PoC の要件は「利用は日中の低頻度・データは高々数百ドキュメント・コスト最小化」。コストを実査した上で、以下のデメリットを分かった上で採用しました。 ハイブリッド検索ができない(ベクトル検索のみ・BM25 併用不可)。固有名詞・型番・略語の取りこぼしリスクがあります。ここは実データで品質評価し、問題が出たら OpenSearch Serverless に切り替える方針にしました メタデータフィルタに制約がある。S3 Vectors は各ベクトルにメタデータを付けて検索時の絞り込み(例: department =