RAGを超えて：LLMツール呼び出しが意味検索の新時代を切り開く

この記事では、意味検索の実装方法、特にベクトル埋め込み検索におけるLLMの利用について探求しています。ユーザーの検索語と文書を直接埋め込むだけでは最適な結果が得られない場合がありますが、Nomic Embed Text v2などの新しい技術により、埋め込み方法が改善され、質問と回答がベクトル空間でより近接するようになります。さらに、LLMは潜在的な回答を合成し、その埋め込みを使用して関連文書を検索することができます。この記事では、LLMベースのRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムも紹介されており、RAGはベクトル埋め込みに依存せず、キーワード検索やハイブリッド検索システムと組み合わせることができることが強調されています。著者は、長文脈モデルの出現にもかかわらず、データ量が常にモデルのコンテキスト容量を超えるため、RAGは消滅しないと主張しています。著者は、o3やo4-miniに例示されるように、LLMツール呼び出しアプローチを支持しており、従来のRAG（単一検索後の直接回答）よりも効果的であると考えています。