オラマ・ハイブリッド検索における技術的ブレークスルー
Oramaのハイブリッド検索機能は、全文検索とベクトル検索の利点を組み合わせた、検索テクノロジーにおける重要な進歩である。実際、これはユーザーがより正確で包括的な結果を得るために、キーワードベースのテキスト検索とセマンティックベースのベクトル検索の両方を実行できることを意味する。
実装の詳細としては、Oramaはテキストデータとベクトルデータ（例えば1536次元の埋め込みベクトル）を同じインデックスに格納することができる。この設計により、システムは文書のキーワードと意味的類似性の両方を照合するような複雑なクエリを実行することができる。ドキュメントは、文字列、数値、ネストされたオブジェクト、ベクトル配列など、豊富なフィールドタイプを含むことができる。
ハイブリッド検索は、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムのような最新のAIアプリケーションシナリオに特に適している。これらのシナリオでは、システムはユーザーのテキスト表現と深い意味的意図の両方を理解する必要があります。この分野におけるOramaの性能は、いくつかの大規模な生産環境で検証されています。
この答えは記事から得たものである。Orama：高性能な書籍・ベクトル全文検索エンジンについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Oramaのハイブリッド検索機能は従来の検索エンジンをはるかに超える
