hybrid-search-implementation

ハイブリッド検索の実装

ベクトル類似度とキーワードベースの検索を組み合わせるパターンです。

このスキルを使用する場面

• 再現率を向上させた RAG システムを構築する場合
• 意味理解と完全一致を組み合わせる場合
• 特定の用語（名前、コード）を含むクエリを処理する場合
• ドメイン固有の語彙に対する検索を改善する場合
• 純粋なベクトル検索がキーワード一致を取りこぼす場合

中核となる概念

1. ハイブリッド検索のアーキテクチャ

Query → ┬─► Vector Search ──► Candidates ─┐
        │                                  │
        └─► Keyword Search ─► Candidates ─┴─► Fusion ─► Results

2. 融合手法

手法	説明	最適な用途
RRF	順位逆数融合	汎用
Linear	スコアの重み付き和	調整可能なバランス
Cross-encoder	ニューラルモデルによる再ランク	最高品質
Cascade	フィルタ後に再ランク	効率性

テンプレートと詳細な実例

テンプレートライブラリの全体と詳細な実例は references/details.md にあります。具体的なテンプレートが必要な場合はそのファイルを参照してください。

ベストプラクティス

推奨事項

• 重みは経験的に調整する - 自分のデータでテストする
• シンプルさのために RRF を使う - 調整なしでもうまく機能する
• 再ランクを追加する - 品質が大幅に向上する
• 両方のスコアをログに記録する - デバッグに役立つ
• A/B テストを行う - 実際のユーザーへの影響を測定する

非推奨事項

• 万能な設定があると決めつけない - クエリごとに異なる重みが必要
• キーワード検索を省略しない - 完全一致をより適切に処理する
• 過剰に取得しない - 再現率とレイテンシのバランスを取る
• エッジケースを無視しない - 空の結果、単一単語のクエリ