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公開：2025-04-09

SQL ServerとAzure SQLがHybrid Search機能を強化、BM25とベクトル検索の統合で検索精度が向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• SQL ServerとAzure SQLでHybrid Search機能を強化
• BM25とベクトル検索を組み合わせた高度な検索が可能に
• RRFによる再ランク付けで検索精度が向上

SQL ServerとAzure SQLのHybrid Search機能の強化により検索性能が向上

SQL ServerとAzure SQLデータベースは、従来型の全文検索とモダンなベクトル類似度検索を組み合わせたHybrid Searchを2025年4月7日に公開した。この新機能によってデータベースエンジン内で直接インテリジェントなAI駆動の検索体験を構築することが可能になり、BM25アルゴリズムを活用した高品質なキーワードベースの関連性スコアリングが実現している。^[1]

FREETEXTTABLEとVECTORデータ型およびVECTOR_DISTANCE関数を組み合わせることで、正確な用語マッチングだけでなく、基礎となる意味に基づく検索結果を返すことが可能になった。これにより検索の精度と柔軟性が大幅に向上し、より直感的な検索体験を提供できるようになっている。

さらにReciprocal Rank Fusion（RRF）を実装することで、異なるソースからのランク付けリストを効果的に組み合わせることが可能になった。RRFは簡単なSQL文で実装でき、各ドキュメントにRRFスコアを割り当てて最終的な組み合わせスコアでソートすることができるようになっている。

Hybrid Search機能の特徴まとめ

Reciprocal Rank Fusionについて

Reciprocal Rank Fusion（RRF）とは、異なるソースからのランク付けリストを組み合わせるためのシンプルで効果的な手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 1/(rank + k)という単純な数式で実装可能
• 異なるソースからの結果を公平に評価
• カスタマイズ可能な定数kによる柔軟な調整

RRFは2009年にCormackらによって発表された手法で、複数のランク付けリストを効果的に統合することができる。SQL ServerやAzure SQLでは、基本的なSQLロジックを使用してRRFを実装することができ、これにより検索結果の品質を大幅に向上させることが可能になっている。

Hybrid Searchに関する考察

Hybrid Searchの導入により、開発者はデータベースエンジン内で直接高度な検索機能を実装できるようになり、外部ツールへの依存度を大幅に削減することが可能になった。一方で、ベクトル検索の品質はエンベッディングの質に大きく依存するため、適切なモデルの選択やチューニングが重要な課題となるだろう。

将来的には、より多くのプリトレーニング済みモデルのサポートや、ドメイン特化型のエンベッディング生成機能の追加が期待される。また、大規模なデータセットに対するパフォーマンスの最適化や、より直感的な設定インターフェースの提供も重要な改善点となるだろう。

RRFの実装においても、より高度なランキングアルゴリズムのサポートや、動的なパラメータ調整機能の追加が望まれる。SQL ServerとAzure SQLの検索機能は、AIと従来型検索の融合により新たな段階に入ったと言えるだろう。

参考サイト

1. ^ Microsoft Visual Studio. 「Hybrid Search in SQL Server and Azure SQL Database」. https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/enhancing-search-capabilities-in-sql-server-and-azure-sql-with-hybrid-search-and-rrf-re-ranking/, (参照 25-04-09).
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