ベクトル検索（Vector Search）とは？ キーワード検索との違い
ベクトル検索（Vector Search）とは？ キーワード検索との違い：AI・機械学習の用語辞典 用語「ベクトル検索」について説明。テキストなどのデータを数値ベクトル（埋め込み）として表現し、それらのベクトル間の類似度を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法を指す。Azure OpenAI Serviceの独自データ追加機能で利用可能な「キーワード検索」「ベクトル検索」「ハイブリッド検索」「セマンティック検索」という検索手法の違いについても言及する。 連載目次 用語解説 AI／機械学習／自然言語処理におけるベクトル検索（Vector Search：ベクター検索）とは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルとして表現し、それらのベクトル間の類似度（主にコサイン類似度）を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法のこと、またその方法による検索のことである。なお、数値ベクトル
営業時間中であるかどうかがGoogleローカル検索でより強いランキングシグナルになる
[レベル: 中級] Google のローカル検索において、営業時間中であるかどうかが、以前よりも強いランキング要因になったとのことです。 営業していない時間帯はランキングが下がる ローカル SEO に精通している Joy Hawkins（ジョイ・ホーキンス）氏が、ローカル SEO フォーラムでの報告をもとに自身でも調査したところ、営業時間中であるかどうかがランキングに影響を与えている可能性が極めて高いことを確認できました。 営業時間中は上位表示できていても、営業時間外はランキングが下がるというのです。 複数のケースでこうした状況が確かめられました。 営業時間が時間がランキング要因になったに違いないとホーキンス氏は結論付けています。 営業時間はは以前からランキング要因、影響力を強めた この変化について、Google 検索の広報を務めてる Search Liaison にホーキンス氏が尋ねたと
HOWS「ISSEI（イッセイ）」
●既存のDB技術と一線を画すデータ検索技術を生み出す ●ゼロベースで発想しOSの基本機能に着目 ●ストップウオッチ片手に高速化を追求 ソフト開発ベンチャーのHOWSが、これまでにないデータ管理・検索技術「ISSEI」を開発した。HOWSは現在、ISSEIを次世代Web基盤技術として特許を出願している。 「ユーザー企業がデータを有効活用するためには、既存のリレーショナルデータベース（RDB）と一線を画す技術を編み出すほかないと考えた」。HOWSのCTO（最高技術責任者）である庄司渉副社長は、ISSEIを開発した思いを語る。 ユーザー企業の多くは現在、社内システムを整備し、テキストや画像、音声などさまざまな種類のデータを大量に蓄積している。その一方で「データを業務に有効活用できていない」と嘆くCIO（最高情報責任者）が多いのも事実だ。 その理由について庄司副社長は、「現在主流のRDBが限界に近
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
日経のデータベース事業を支える検索基盤の現在と未来
以下のイベントでの登壇資料です。 https://nikkei.connpass.com/event/278034/
あらゆるデータの瞬時アクセスを実現する Google のベクトル検索技術 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 先日、Google Cloud のパートナー会社の グルーヴノーツ が、 MatchIt Fast のライブデモを公開しました。MatchIt Fast は、Wikimedia や the GDELT project などにある大規模公開データの中から、選択したサンプルに類似した画像やテキストを数ミリ秒で見つけ出すことができます。 このデモはどなたでも試せます。Image Similarity search に進み、クエリ候補に表示されている画像を選択するか、自分が所有する画像をアップロードしてみてください。上の動画のように、Wikimedia にある 200 万枚の画像の中から類似した上位 25 枚の画像が瞬時に表示されます。アルゴリズムが高速であるため、キャッシュ
第３回 見たことも、聞いたこともない本を見つけるワザ――件名の本当の使い方 | 皓星社（こうせいしゃ） 図書出版とデータベース
小林昌樹（図書館情報学研究者） ■「未知文献」を見つける方法がある 見たことも、聞いたこともない本を見つけるなんてことはできるだろうか？ そんなことはできないからこそ、本好きは毎日、本屋へ寄ったり、図書館の中をぶらついたりするのではなかったか。学者だって見たことも聞いたこともない本を見つけることはできない。 しかし、あるのだ、そんなワザが――そんなバカなと思うだろうけれど、本当である。というか、アメリカの司書は誰でもこれができる。できるからこそ、司書はアメリカで、学者に準ずる専門家として認知されたのだ。 ○本の中身をコトバに 見たことも、聞いたこともない本とはどんな本だろう。それは、見たことも、聞いたこともないけれど、自分が欲しい、読みたい本のことだろう（図書館学では「未知文献」と呼んだもの）。では自分が読みたいとは何か？ こういった感じの本、こういったことがらについての本ということになる
アトリビューションとは：5分でわかる意味と5つの基本モデル｜アナグラム株式会社
※2023年6月～9月にラストクリック、データドリブン以外のアトリビューションモデルの廃止が発表されました Google 広告・GA4で利用できるアトリビューションモデルを「データドリブン」「ラストクリック」のみに変更へ ----- アトリビューションは、コンバージョンまでの経路のうち直接成果につながった接点だけではなく、コンバージョンに至るまでの複数の接点をさまざまな視点からみて、それぞれの接点に特定の方法で貢献度を割当てるという考え方です。間接効果と呼ばれているケースもあります。 さまざまな視点としていくつかの代表的な型（モデル）があり、これを用いて集客や顧客に対するコミュニケーションの方針を定めるための分析を行うことを「アトリビューション分析」と呼んでいます。今回はアトリビューションの基礎知識をわかりやすく解説していきます。 なぜアトリビューションという考え方が必要なのか ユーザーは
Elasticsearchで関連キーワード機能がどれだけ低コストで実装できるかの旅路 - エムスリーテックブログ
クエリに対する関連キーワード機能 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近の仕事で医師に質問ができるサービスで「Elasticsearchを使ってなるべく低コストで関連キーワード機能を実装する」という案件に携わっていました。本記事では関連キーワード機能を低コストで実装するための技術調査の結果と、実際に採用した方法をご紹介します。 今回紹介する方法は機械学習などは使わず、なるべく低コストである程度の品質を目指すものです。この記事を読むことで検索アプリケーションにサクッと関連キーワード機能を実装できるようになるでしょう。 Overview 検索における関連キーワード機能とは 実装の前提条件 実装パターンの紹介 (1) ログで出現した単語を数えあげる (2) ログに対
人気順検索のSolrはスケールのためにディスクを捨てた - クックパッド開発者ブログ
技術部クックパッドサービス基盤グループの id:koba789 です。 昨年まではデータ基盤グループというところで 最新のログもすぐクエリできる速くて容量無限の最強ログ基盤 を作ったりしていました。 今年はちょっとチームを移動しまして、検索システムをいじっていました。今回はそのお話です。 なお、クックパッドには様々な検索システムがありますが、この記事では説明を簡単にするためにレシピの検索のみに焦点をあてています。 クックパッドの検索システムにあった課題 クックパッドにはレシピを検索できる機能があります。 プレミアム会員限定の人気順検索もこの機能の一部です。 しかし、この重要な機能を支える検索システムにはいくつもの課題がありました。 Solr が古すぎる クックパッドでは、レシピ検索を含む多くの検索機能にSolrを用いています。 今年の始めに私がこの課題に取り組み始めた時点では、その Sol
インフラの技術選定の失敗は高くつくよという話（ElasticSearchとCloudSearch編） - Qiita
インフラの技術選定の失敗は高くつくよという話です。 未来のことを考えてアーキテクチャを考えていれば起こる問題も少なく、追加で発生するコストを減らせたかもしれません。 この記事の内容はざっくりいうと以下のような感じです サイト内検索を作るのに AWS CloudSearch というAWSにロックされた楽チンなソリューションを選択してしばらく運用していた 手元開発環境と本番環境のインフラ構成が食い違うことにより諸々の細々とした問題が発生した 全環境で可能な限りインフラ構成を合わせようと ElasticSearch を使うように変更する ※この記事は手元開発環境への導入のプルリクエストが書き終わった時点で書いているので、本番への導入でまた何か問題が起こる可能性はありますが・・・ 最初にAWS CloudSearchを導入した。その時何を考えていたか？ AWS CloudSearchは超ざっくりい
検索エンジン最適化（SEO）スターター ガイド
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 検索エンジン最適化（SEO）スターター ガイド ウェブサイトの構築時には、ユーザーを念頭に置き、見つけやすく閲覧しやすいサイトになるよう工夫するのが普通です。検索エンジンもユーザーの一種ですが、コンテンツを見つけるためにユーザーの手助けをします。SEO（検索エンジン最適化）では、検索エンジンにコンテンツを理解させることで、ユーザーが検索エンジンからサイトを見つけてアクセスすべきかどうかを判断できるようにします。 検索の基本事項では、ウェブサイトが Google 検索の表示対象となるために特に重要となる事項を説明しています。Google のインデックスに確実に登録される方法はありませんが、検索の基本事項に沿って作成したサイトは Google の検索結果に表示されやすくなります。SEO とは
思いつき、想いつき。 | 検索の、エンジン達。
検索エンジンのロボット達はそれぞれ忙しく、世界各地のウェブサイトを隈無く探索しているわけなのだけど、それぞれにはもちろん名前（ユーザエージェント）がある。 中には変わったユーザエージェントを持つロボットもいるので、アクセス解析などでたまに目につく。 なんなので一覧にしてみる。（たまに追加・更新）
検索エンジンが順位を決める53の要因（39人のSEOプロが評価した重要度とコメント付き） | Web担当者Forum
この文書は自然検索に対する最適化のリーダー39人の英知を結集したものだ。彼らは、Googleの順位決定アルゴリズム（検索エンジンが検索結果を並べる順番を決める方法）を構成するさまざまな要因について投票した。その結果、この上なく価値の高い情報ができあがった。もちろん、200種類以上あるといわれる要因のすべてが含まれているわけではないが、私見では、Googleのアルゴリズムに関して必要な90％～95％の知識がここにふくまれるはずだ。 順位決定の要因に加え、Googleの順位決定に関してパネリストに尋ねた4つの質問への回答がこの文書の最後に示してある。これだけ優秀な人たちに協力してもらったのだから、貴重な回答をもう少し得られずにはいられなかったのだ。 ※注：この文書は、Googleのアルゴリズムをリバースエンジニアリングすることを試みるものでなければ、ウェブ開発者やウェブマーケターにサイトの最適
livedoor ヘルプ - 困った時はこちら！ヘルプ・ガイドで解決！
よくある質問 メールアドレスの所有者確認（ブログやメールのアラート）livedoor ID メールアドレスの所有者確認（ログイン時）livedoor ID 横に二つを並べて表示したいlivedoor 相互RSS cssの変更についてlivedoor 相互RSS 枠線とスクロールバーを非表示にしたいlivedoor 相互RSS 背景黒のデザインを使うと 見えなくなってしまう。livedoor 相互RSS 枠線とスクロールバーが消えてしまった。表示したい。（初級編）livedoor 相互RSS 自分の運営しているウェブページが検索結果に表示されないようにするには？検索 ウェブ検索の対象となるウェブページの範囲は？検索 枠線とスクロールバーを非表示にしたい（初級編）livedoor 相互RSS livedoor全般 おしらせ 郵送対応終了に関するお知らせ livedoorのパスワード設定に関する
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Yahoo-MMCrawler/3.x というクローラ :YSTロボットの伝 ::ヤフー(Yahoo!)の書