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公開：2025-04-12

MicrosoftがSemantic KernelにHybrid Search機能を追加、ベクトル検索とキーワード検索の統合でRAGの性能が向上

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

• Semantic KernelでHybrid Search機能がリリース
• ベクトル類似検索とキーワード検索の組み合わせを実現
• .NET向けにVector Storeコネクタを提供開始

Semantic KernelのHybrid Search機能が.NET向けに登場

MicrosoftはSemantic Kernel Vector StoresにおけるHybrid Search機能の.NET向け対応を2025年4月9日に発表した。Hybrid Searchはベクトルデータベースに対して並列で2種類の検索を実行し、ベクトル類似検索とキーワード検索の結果をランク付けして統合することで、より優れたRAG（Retrieval Augmented Generation）のパフォーマンスを実現している。^[1]

Hybrid Search機能を利用するためには、スキーマにベクトル類似検索用のベクトルフィールドとキーワード検索用のテキストフィールドの2つのプロパティが必要となる。ベクトルフィールドにはテキストから生成された埋め込みが格納され、テキストフィールドはキーワード検索のためにインデックス化されることで、効率的な検索が可能になっている。

データベースによってはキーワード検索を使用したHybrid Searchをサポートしていない場合があるため、この機能を実装するコネクタは特定のインターフェースを実装する必要がある。開発者はコレクションをIKeywordHybridSearchにキャストすることで、HybridSearchAsync関数を呼び出し、検索ベクトルとキーワードを指定して検索を実行できるようになった。

Hybrid Search機能の概要

ベクトルデータベースについて

ベクトルデータベースとは、高次元のベクトルデータを効率的に保存・検索するために設計された特殊なデータベースシステムのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 類似度に基づく高速な検索が可能
• テキストや画像の特徴量を効率的に保存
• 機械学習モデルとの親和性が高い

ベクトルデータベースはSemantic Kernelにおいて重要な役割を果たしており、テキストや埋め込みデータの効率的な管理を実現している。Hybrid Search機能の追加により、従来のベクトル類似検索だけでなくキーワード検索も組み合わせることで、より正確で柔軟な検索機能を提供することが可能になった。

Semantic KernelのHybrid Search機能に関する考察

Hybrid Search機能の導入により、従来のベクトル類似検索だけでは捉えきれなかった意味的な類似性とキーワードベースの正確な一致の両方を活用できるようになった。この機能は特に大規模なテキストデータベースでの検索精度を向上させ、より関連性の高い結果を返すことが期待できるだろう。

今後の課題として、異なるデータベースプロバイダー間での互換性の確保や、検索結果のランキングアルゴリズムの最適化が挙げられる。これらの課題に対しては、コミュニティからのフィードバックを活かした継続的な改善と、ベストプラクティスの共有が重要になってくるだろう。

将来的には、マルチモーダル検索への対応や、より高度な文脈理解を組み込んだハイブリッド検索機能の実装が期待される。Semantic Kernelのエコシステムの発展に伴い、より洗練された検索機能が開発され、AIアプリケーションの性能向上に貢献することが期待できる。

参考サイト

1. ^ Microsoft Visual Studio. 「Announcing Hybrid Search with Semantic Kernel for .NET | Semantic Kernel」. https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/announcing-hybrid-search-with-semantic-kernel-for-net/, (参照 25-04-12).
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2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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