ベクトル検索（Vector Search）とは？ キーワード検索との違い

ベクトル検索（Vector Search）とは？ キーワード検索との違い：AI・機械学習の用語辞典 用語「ベクトル検索」について説明。テキストなどのデータを数値ベクトル（埋め込み）として表現し、それらのベクトル間の類似度を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法を指す。Azure OpenAI Serviceの独自データ追加機能で利用可能な「キーワード検索」「ベクトル検索」「ハイブリッド検索」「セマンティック検索」という検索手法の違いについても言及する。 連載目次 用語解説 AI／機械学習／自然言語処理におけるベクトル検索（Vector Search：ベクター検索）とは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルとして表現し、それらのベクトル間の類似度（主にコサイン類似度）を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法のこと、またその方法による検索のことである。なお、数値ベクトル

[yarumato]

“ベクトル検索は、単語や文章の「意味」を捉えるため、「猫」に似た意味を持つ「犬」を見つけ出したい場面などで役立つ。企業が自社情報を検索するためのRAG（検索拡張生成）導入ではベクトル検索をよく採用”

[misshiki]

ベクトル検索＝“テキストなどのデータを数値ベクトル（埋め込み）として表現し、それらのベクトル間の類似度を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法”。キーワード検索やハイブリッド検索との違いも。