kurainの壺あけましておめでとうございます。 今年は、もうちょっとblogを書こうかなということで、三が日のうちに1つ出してみようと思います。 さて、2023年はLLMの利用と同時にベクトル検索が急に利用されるようになった年でした。 Retrieval-Augmented Generation(RAG)をみんな使い出したのと、OpenAI の embedding APIの性能が思った以上に良かったことが主な理由だと思います。 ベクトル検索は faiss でもchromaでも、qdrant でも何を使ってもよいと思いますが、numpy を使えば数行で実装できるし性能も悪くないことがわかったので書き残しておきます。 import numpy as np class SimpleVecSearch(): def add(self, ndarray): self._ndarray = ndarray def
