ハイブリッド検索がシンプルに — たった一つのAPI、確かな関連性。
Elasticsearchは、単一のAPIを通じてハイブリッド検索を追加するためのすべてのツールを提供します。そのため、複数のシステムをつなぎ合わせることなく、迅速に結果を改善し、優れた関連性を実現するための調整が可能です。
ハイブリッド検索のコア機能
ハイブリッド検索は、2つ以上の検索方法を1つのランクリストにまとめることで関連性を高める情報検索手法です。
Elasticsearchによるハイブリッド検索
1つのデータストアであらゆるデータタイプを検索し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）とAIエージェントを活用して（BM25Fのようなスコアリングアルゴリズムを使用して）精度と意味理解のバランスが取れた結果を実現します。
開発者がElasticsearchを選ぶ理由
正確さ、説明可能性、コントロールのための最良のツールを手に入れましょう。語彙検索は構造化クエリ、希少な用語、ドメイン外データに優れています。セマンティック検索は、正確な一致が不十分な場合の曖昧さと再現率を加えます。チューンスコアリング、フィルター、ブーストで連携をコントロールできます。
語彙検索
ベクトル検索
ハイブリッド検索
BM25Fスコアリングを使用して、フィールドの重みと用語ブーストを完全にコントロールできます。モデルは不要です。
セマンティックに関連する結果をdense_vectorまたはsemantic_textフィールドを通じて取得します。
rank APIのreciprocal_rank_fusionまたは<options>を使って結果を組み合わせます。
combined_fields、boost、fuzziness、synonyms、アナライザーを使用して関連性を調整します。
独自の埋め込みを用意するか、ELSERやOpenAIなどの搭載の推論を使用します。
共有フィルター、重み、リランクロジックを使用した単一のハイブリッドクエリを使用します。
geo、term、 range、 ACLフィルターのネイティブサポートを取得し、大規模でも高速かつ安定して動作します。
ACORN-1は、フィルタ節をサポートした大規模データセットでも、高速なフィルタリングkNNを可能にします。
ドキュメントのスコアを理解するには、explain、profile、_rank_featuresフィールドを使用します。
語彙検索
ベクトル検索
ハイブリッド検索
BM25Fスコアリングを使用して、フィールドの重みと用語ブーストを完全にコントロールできます。モデルは不要です。
セマンティックに関連する結果をdense_vectorまたはsemantic_textフィールドを通じて取得します。
rank APIのreciprocal_rank_fusionまたは<options>を使って結果を組み合わせます。
combined_fields、boost、fuzziness、synonyms、アナライザーを使用して関連性を調整します。
独自の埋め込みを用意するか、ELSERやOpenAIなどの搭載の推論を使用します。
共有フィルター、重み、リランクロジックを使用した単一のハイブリッドクエリを使用します。
geo、term、 range、 ACLフィルターのネイティブサポートを取得し、大規模でも高速かつ安定して動作します。
ACORN-1は、フィルタ節をサポートした大規模データセットでも、高速なフィルタリングkNNを可能にします。
ドキュメントのスコアを理解するには、explain、profile、_rank_featuresフィールドを使用します。
関連性の高いジャーニーを適切に調整
Elasticsearchは、ゼロコンフィグからフルカスタマイズまで、あらゆるレベルで関連性をコントロールすることができます。Elasticsearch Labsでチューニングの全貌をご覧ください。
最高レベルの性能を搭載
ElasticのファーストパーティELSERとJina AIモデルから始めましょう。これらはElasticsearchに組み込まれています。または、AIエコシステム全体で既に使用しているモデルにネイティブ統合を通じて接続することが可能です。
よくあるご質問
ハイブリッド検索は、キーワード（語彙）の精度とベクトル（意味）の類似性を組み合わせるため、クエリがテキストと完全に一致しない場合でも、ユーザーは関連性の高い結果を得ることができます。
語彙検索は正確な一致とフィルタリングに最適です。ベクトル検索は意図と意味を理解します。ハイブリッド検索では、同じクエリで両方を使用でき、一致だけでなく関連性に基づいてランク付けできます。
リトリーバークエリは、搭載のランクフュージョンを使用して、match、kNN、text_expansionなどの複数の検索戦略を1つのランク付けされた結果リストに結合します。
はい。Elasticsearchは、近似kNNベクトル検索の上にネイティブフィルター、ファセット、地理的制約をサポートしています。再スコアリングや回避策は必要ありません。
Elasticは、逆数ランクフュージョン（RRF）や凸重み付けなどのスコアリング手法を使用して、レキシカルスコアとベクトルスコアを公平に組み合わせているので、結果はすぐにバランスが取れているように感じられます。
はい。ハイブリッド検索は、ベクトルフィールド、リトリーバークエリ、セマンティックモデル、フィルター、オブザーバビリティをすべてElasticsearchでネイティブに完全サポートしています。