ハイブリッド検索で95％の検索関連性を達成
検索精度が大幅に向上し、全文検索のみの場合の75%から、ハイブリッド検索を使用することで95%に上昇しました。
大量のデータ検索時間を半分以上短縮
大量データの取得時間は0.2秒から0.1秒に短縮され、生成AIによって回答生成の速度が向上しました。
ナレッジマネジメントにおける従業員の検索体験の向上
LG CNSは、AIモデルを使用して企業文書をエンコードし、Elasticsearchでインデキシングすることで、KMモデルを進化させました。
KeyLookのAIアルゴリズムがElasticsearchと統合され、検索時間が半減し、ナレッジマネジメントを強化
LG CNSは韓国を代表するITサービス企業です。1987年にLGグループの子会社として設立され、コンサルティング、システムインテグレーション、ネットワーク統合、ビジネスプロセスのアウトソーシングサービスを提供しています。
LG CNSは、大規模な公共ITインフラプロジェクトへの参加に加えて、開発センターやグローバル企業とのパートナーシップを通じて積極的にグローバル市場に参入しています。
生成AIの登場に伴い、多くの企業がこうした進歩に対応するため、関連技術を導入しています。この需要に応えるために、LG CNSは生成AIを使ったプロジェクトを開発し、それらの企業にサービスを提供しています。特に、同社のKeyLook AI検索アルゴリズムは、LG CNS D&A Labという社内AIセンターで開発されている検索拡張生成（RAG）システムです。
その最終的な目標は、KeyLookの全体的な検索機能を改善し、そのアプリケーションがすべての検索関連フィールドをカバーできるようにすることです。LG CNSはまた、検索アルゴリズムを通じて、ナレッジマネジメント（KM）分野の革新というビジョンを実現したいと考えています。そのためには、まずいくつかの障害を克服しなければなりませんでした。
ベクター検索アルゴリズムアプローチを採用する必要性
検索拡張生成（RAG）システムの導入中、LG CNSは、既存の検索アルゴリズムがユーザーの意図を理解していないという問題に対処する必要がありました。これには、キーワードベースの検索アルゴリズムからコンテキストベースのベクトル検索方式への移行が必要でした。検索を保存して実行するためのデータベース検索機能を改善するために、研究センターは検索精度を向上させるモデルの開発に焦点を当て、外部ソリューションの導入を検討しました。
「ユーザーが韓国語で『ブロックチェーン』という用語を検索した場合、英語の検索語に対する結果は表示されません。「これは手作業でも解決できたでしょうが、予想をはるかに超える人件費がかかりました」と、LG CNS AIラボの言語ゼネラルコンサルタントであるYoungmin Kim氏は述べています。
ハイブリッド検索で95％の検索精度を達成
LG CNS provides comprehensive consulting, system construction, and operation services in Korea and around the world, using expertise earned from years of large-scale IT project success.
LG CNSは、AI検索モデルの精度とスピードを高めるためにElasticsearchを採用しました。ベクトル検索のための様々な検索エンジンソリューションを評価した結果、Elasticsearchは計算リソースの面で最も効率的であり、KNNアルゴリズムにおいて最高のパフォーマンスを発揮し、ベクトル検索を大幅に高速化することが証明されました。最も重要なのは、ElasticsearchがLG CNSに必要な低密度ベクトルモジュールをサポートしていることです。
「当社のセマンティック検索のユースケースをサポートしていたのは、Elasticsearchだけだったことが分かりました。「私たちの研究で開発した低密度ベクトル検索は非常に優れたパフォーマンスを発揮したため、それを搭載できる検索エンジンが欲しかったのです」と同氏。「Elasticsearchの低密度ベクトルモジュールを使えば、キーワードが完全に一致しない場合や、意味が似ている単語やスペルミスが含まれている場合でも検索を実行できます。パートナーの協力を得てElasticsearchを採用した結果は驚くべきものでした。」
「KeyLookアルゴリズムとElasticsearchプラットフォームの統合により、生成AIを活用した会話形式で必要な知識を検索・活用できるようになりました。」
「KorQuAD 2データセットでKeyLook AIモデルをテストし、Elasticsearchの全文検索、ベクトル検索、セマンティック検索を含む3つのモジュールを統合しました。その結果、検索精度は75%から95%へと20%向上しました」と同氏は述べています。「低密度ベクトル検索では検索語の同義語を含む文書を見つけることができ、高密度ベクトル検索では口語的な文を認識し、意図を理解することに重点を置いています。これらのモジュールをハイブリッド検索と組み合わせることで、パフォーマンスが大幅に向上しました。」
大量のデータ検索時間を半分以上短縮
検索機能の改善は、精度向上だけにとどまりません。大量のデータを処理するには、検索する情報を素早く取得できなければなりません。当初、LG CNSはメモリ内のデータを使用していましたが、検索処理速度が遅く、メモリ拡張に制限がありました。
Elasticsearchは大規模なデータを処理できるため、LG CNSはオンプレミス環境にプラットフォームを導入し、KeyLook AI検索アルゴリズムの検索速度を向上させました。
「メモリ管理の面で、Elasticsearchプラットフォームの恩恵を受けました」と同氏。「データ量が増えるほど、Elasticsearchはより高速にデータを処理できます。Elasticsearchの最適化とハイブリッドサポートにより、韓国語のウェブ文書から11万件の質問と1万件の文書を検索するのにかかる時間が、0.2秒から0.1秒へと半分以下に短縮されました。」
ナレッジマネジメントによる従業員の検索体験の向上
Elasticsearchの導入はLG CNSの従業員にも恩恵をもたらしました。
KeyLookのAIアルゴリズムは、生成AIモデルを利用して企業データをエンコードし、Elasticsearch内でインデックス化します。ユーザーが検索サイトに質問を入力すると、KeyLook AIは関連文書を識別し、ChatGPTに回答を提供します。ChatGPTは、ユーザーにとって分かりやすく、理解しやすい回答をまとめて検索結果を提供します。
Elasticsearchの強力なセキュリティとインデキシング機能のおかげで、LG CNSは最新の検索機能を導入し、現在ナレッジマネジメント部門で試験運用しています。
管理者は、これらのセキュリティ機能を利用して、レベルごとのアクセス権に基づき情報をフィルタリングし、検索結果を提供することで、企業全体のナレッジ検索のパフォーマンスを向上させます。
従来の全文検索方式は無関係な情報に処理が滞りがちですが、Elasticsearchは逆インデックス方式を採用しているため、高速な検索速度を実現します。この方法により、検索者は必要な情報を含む文書を迅速に見つけることができます。
「AIモデルとElasticsearch独自の逆インデックス方式を用いて企業文書をエンコードすることで、ナレッジマネジメントサービスのビジネスモデルを進化させることができました。これにより、ユーザーは探している情報を素早く見つけることができるようになりました」と同氏は説明します。
「Elasticsearchは検索市場において高品質なサービスを提供するプラットフォームであり、優れた設計と信頼性を備えたソリューションであると確信しています。」
次世代ナレッジマネジメントサービス業界への事業拡大
Elasticsearchの革新において、LG CNSチームはユーザーの満足度と利便性を優先しました。
KeyLookのAI検索アルゴリズムの性能向上に向けた道のりを振り返りながら、同氏はElasticsearchの汎用性とサポート体制に自信を示しました。「Elasticsearchには非常に満足しています。Elasticsearchがクエリを通じて提供する様々な機能と、LG CNSが注力しているAI検索モデルとの間に、優れた相乗効果が見られました。Elasticのアグリゲーション機能により、データをリアルタイムで処理・分析することが可能になり、上位10件の検索語句やユーザーの質問に類似したクエリなど、最新の情報に迅速にアクセスできます。これにより意思決定プロセスが支えられ、迅速な対応が可能になります。」
「Elasticsearchがサポートするより多くの機能を活用して、KeyLook AIの速度と精度を向上させる方法を模索しています」と同氏は続けます。「さらに、LG CNSは、散在する情報を価値ある資産へと変える次世代ナレッジマネジメントサービス事業を拡大しています。」
技術獲得ロードマップによると、LG CNSは、KeyLook AIの特徴を活用して韓国語に加え多言語での技術サポートを提供する予定であり、このようなAIサービスのグローバル市場拡大を目指しています。
