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01 AI検索の実装における課題
過去1年間、ベースとなる大規模言語モデル技術の急速な進化が、AI検索の以下のような進化を推進してきました。
検索技術チェーンの再構築
大規模言語モデルに基づく包括的な再構築は、AI検索の技術チェーンを再形成しています。データ収集から文書解析、ベクトル検索、クエリ分析、意図認識、ランキングモデル、知識グラフに至るまで、すべてのリンクが深遠な変化を遂げています。対話型検索、回答要約、スマートカスタマーサービス、企業向けデジタル従業員、バーチャル人物などの新しいインタラクション方法が徐々に主流になりつつあり、これによりユーザーエクスペリエンスが向上するとともに、より多くのアプリケーションシナリオへの可能性が提供されています。
AI検索としてのインフラストラクチャ
AI検索は、さまざまなAIアプリケーションの基本技術の一つとなりました。人気のあるAIネイティブアプリケーションとして、知識ベースのAIアプリケーションの開発を促進するだけでなく、主要な基本モデルの組み込み機能としても徐々に普及しています。例えば、ベクトル検索、検索強化生成（RAG）、意味検索などの技術が複数の領域で広く使用されています。この統合トレンドにより、異なるシナリオでのAI検索の適応性と柔軟性が高まっています。
効果性向上のボトルネック
AI検索は効果性において大きな進歩を遂げましたが、幻覚問題は依然としてその広範な適用、特に高い知識精度を要求するビジネスシナリオにおいて大きな制約となっています。また、高コストと低いプライバシー・セキュリティ管理性も実装過程での重要な課題です。これらの問題に対処するために、アリババクラウド Elasticsearch は、RAG 技術を使用して全般的な検索強化生成能力を強化し、企業版 AI アシスタントと深く統合する革新的な AI 検索ソリューションを導入しました。さらに、RAG 技術を AIOps 分野に適用しています。
02 Elasticsearch ベクトルパフォーマンスの5倍向上
Elasticsearch のベクトルエンジンは、パフォーマンスとコスト改善に特に焦点を当てて継続的に最適化されています。当初、ES ベクトルエンジンは強力であるがパフォーマンスに欠けるという一般的な認識がありました。特にJavaエコシステムのアプリケーションにおいて、しかし技術の進化によりこの見解は徐々に覆されています。8.0リリースから現在の8.15リリースまでの間に、Elasticsearchはパフォーマンス最適化において著しい進歩を遂げ、ハードウェアアクセラレーション技術の効果的な統合を含む多くの改良が行われました。
Elasticsearchは、ベクトル検索の分野でハードウェアアクセラレーション技術を活用し、特に複雑な類似度計算タスクを扱う際には大幅なパフォーマンス向上を達成しています。この技術革新は理論的なレベルにとどまらず、ハードウェアアクセラレータの深層統合により、一部の計算集約型操作の効率が数倍以上向上することが証明されています。たとえば、2022年9月から現在までのベンチマークデータでは、クエリ応答時間が当初の100msから現在の約20msに大幅に短縮され、Elasticsearchのベクトル検索の反復アップグレードによってもたらされた大きなパフォーマンス向上が明らかになっています。
Elasticsearchのメモリ最適化にも注目すべき点があります。ベクトル量子化技術を採用することで、必要なメモリは元の需要の四分の一に抑えられ、リソース利用率が大幅に向上します。最新バージョンでは、BBQ (Better Binary Quantization) がElasticsearchに量子化の飛躍をもたらし、float32次元をビットに削減し、メモリを約95%削減しながら高いランキング品質を維持します。BBQは、インデックス作成速度（量子化時間20〜30倍の削減）とクエリ速度（クエリ速度2〜5倍の改善）において、製品量子化（PQ）などの従来の手法を上回り、追加の精度損失はありません。
03 企業向けAI機能のためのElasticsearchの総合的な説明
意味拡張とスパースベクトル表現
Elasticsearchは、スパースコーディングなどの技術を活用し、元の語彙だけでなく、それに関連する概念や単語にも効果的に拡張します。各拡張にはモデル計算による重みが付与され、意味理解の深さと幅が強化されます。これは、スパースベクトル技術により、低メモリフットプリントで情報を効率的に格納できるためであり、完全メモリインデックスが必要な密ベクトルと比較して、リソース効率が大幅に向上します。
クエリ効率とリソース最適化
クエリプロセスは逆インデックス構造の恩恵を受け、ベクトル類似度マッチングのオーバーヘッドを回避し、検索速度を加速します。さらに、Elasticsearchのスパースベクトルはメモリ要件を削減し、リソース利用をさらに最適化します。
ハイブリッド検索戦略
現代の検索要件は、Elasticsearchにテキスト、ベクトル検索、およびRRFハイブリッドソート方法を組み合わせたマルチモーダルクエリをサポートさせることを動機づけています。このハイブリッド検索戦略は、より多様なデータを思い出し、結果の関連性とカバレッジを高め、ユーザー体験を強化します。
ランキングと関連性調整
大量のデータから最も関連性の高い結果を選択するため、ESはBM25などのランキングメカニズムを使用し、文書頻度や位置などを考慮して最初の重み付けを行います。その後、統合学習またはより洗練されたモデル（例：再ランキングステージ）を用いて、最初にフィルタリングされた文書に対して二次ランク付けを行い、トップの結果が高度に関連性を持つことを確実にします。
モデル統合とネイティブサポート
Elasticsearchは強力なモデル統合能力を示し、ユーザーがカスタムモデルを直接クラスターに読み込んで実行でき、入力から出力までのエンドツーエンド処理（例：単語埋め込み生成）を外部前処理ステップなしに行えるようにしています。これによりワークフローが簡素化され、機械学習モデルと検索エンジンのシームレスな統合が可能になり、システムの知能度と適応性が強化されます。
04 アリババクラウド Elasticsearchの精度が95％に向上
強力なElasticsearch基盤とアリババクラウドAI検索オープンプラットフォームに基づき、アリババクラウド Elasticsearch AI検索製品は、多様なモデルとハイブリッド検索技術を統合し、従来の検索からAI意味検索への飛躍を実現しています。このソリューションは、精密なデータ前処理、スマートなベクトル化、多次元検索思い出し、大規模
AIアシスタントによる複雑なデータ分析と統計チャートの自動生成
APIインターフースを呼び出してESQLクエリ文を自動生成することで、AIアシスタントはElasticsearchのクエリ構文について詳しくないユーザーでも、複雑なデータ分析タスクを実行し、直感的で理解しやすい統計チャートを生成することができます。フィールド間の関係性の探索やデータのトレンド解釈など、さまざまなデータ洞察に応じて、AIアシスタントは高効率かつ簡単な操作でユーザーの多様なニーズに対応します。
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