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[BOOKデータベースより]
ランキング、BERT、ANN検索、Faiss、OpenSearch、検索結果の評価、既存サービスへの統合、画像検索。意味の類似性にもとづいた高度な検索を可能にする!テキスト、画像など多様なデータに対応!
第1章 データの準備
[日販商品データベースより]第2章 基本的なベクトル化
第3章 専用エンジンの紹介
第4章 検索結果の評価
第5章 高度なベクトル化
第6章 高速なベクトル化
第7章 ベクトルの圧縮と高速な計算
第8章 次元削減やハッシュによる高速化
第9章 クラスタによる高速化
第10章 グラフによる高速化
第11章 既存のモデルへのベクトル検索の統合
第12章 ベクトル検索への既存の特徴量の統合
付録A 画像のベクトル検索
ベクトル検索は従来の重要技術キーワード検索を補完する技術であり、かつWeb検索など、検索そのもののサービスにはもちろん、Eコマースなど各種サービスの検索機能にも採用されつつある注目度の高い技術です。従来のキーワード検索は、ユーザが入力したキーワードを含むドキュメントを抽出し、キーワードの出現頻度にもとづいてドキュメントをソート(ランキング)するというものでした。キーワード検索が表面的な情報を扱っていたのに対して、ベクトル検索はキーワードやドキュメントの「意味」を扱います。ベクトルの類似度によってキーワードとドキュメントそれぞれの意味の類似度を測れるよう、これらのテキストをベクトル化する技術です。
このように、ベクトル検索は抽象的な意味を扱える点で優れた技術ですが、一方でしくみがわかりにくいところがあります。また、新しい技術でもあるため、日本語の専門書や資料が少ない状況です。
本書はベクトル検索による検索エンジンの高速化を解説します。対象読者は検索サービスまたは検索機能を扱うエンジニア、手法の実装と評価が必要な研究者、およびそれらを志望する学生で、実用的なベクトル検索が実装できるようになることを目指します。
前半でデータの準備から検索結果の評価までを一通り解説し、後半では各ステップの高度化・高速化について解説します。また、付録として画像のベクトル化と検索についても解説します。