要約:
- QdrantはBM42検索アルゴリズムを開発し、ベクトルと標準のBM25キーワード検索手法を組み合わせ、より良いRAG結果を得ることを主張。
- ベクトルデータベースは、テキストフレーズ、音声、画像、およびビデオストリームを表す符号化されたトークン（ベクトル埋め込み）を保存する。
- QdrantのBM42アルゴリズムは、異なる種類のベクトルを使用し、キーワード検索と意味論検索を組み合わせることを目指す。
- Qdrantは、疎なベクトルと密なベクトルを統合して、文書内の関連情報を正確に特定すると述べている。
感想:
QdrantのBM42アルゴリズムは、キーワード検索と意味論検索を組み合わせることで、RAG結果を向上させる興味深い取り組みだと感じます。ベクトル検索技術の普及が進む中、Qdrantのアプローチは新たな産業基準を打ち立てる可能性があります。また、疎なベクトルと密なベクトルを組み合わせることで、効率的かつ費用対効果の高いソリューションを提供するという点も注目に値します。