Hybrid Search
ハイブリッド検索
ハイブリッド検索は、1つの質問に対して、厳密な単語検索と意味ベースのベクトル検索の両方を使用します。その後、両方の結果セットを結合または再ランク付けします。
もう一つの例
質問には製品コード AX-410 と症状が平易な言葉で書かれています。完全一致検索はコードを見つけ、ベクトル検索は意味が似ている修正を見つけ、ルールでそれらのランクを組み合わせます。単に2つの検索を実行するだけでは、完全なハイブリッド設計とは言えません。
主な部分
- 01語彙の結果
- 02ベクトル結果
- 03融合ポリシー
以下の場合に使用します
質問が正確な一致と類似の意味を持つ結果の両方を必要とする場合にこの用語を使用します。
以下の場合は使用しないでください
正確なフィルターと単語ランキングで既に測定されたニーズを満たしている場合は、ベクトル検索を追加しないでください。
コードで使用する名前
BM25 + vector kNN → rank fusion 出荷前に
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome：Complete the task with ハイブリッド検索 (Hybrid Search)。 User context：質問には製品コード AX-410 と症状が平易な言葉で書かれています。完全一致検索はコードを見つけ、ベクトル検索は意味が似ている修正を見つけ、ルールでそれらのランクを組み合わせます。単に2つの検索を実行するだけでは、完全なハイブリッド設計とは言えません。 AI method or concept：ハイブリッド検索 (Hybrid Search)。 Why it fits：質問が正確な一致と類似の意味を持つ結果の両方を必要とする場合にこの用語を使用します。 Do not use it when：正確なフィルターと単語ランキングで既に測定されたニーズを満たしている場合は、ベクトル検索を追加しないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
このリクエストを確認する
Review how ハイブリッド検索 (Hybrid Search) is used now. Definition: ハイブリッド検索は、1つの質問に対して、厳密な単語検索と意味ベースのベクトル検索の両方を使用します。その後、両方の結果セットを結合または再ランク付けします。 Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.