生成AI応用
企業のドキュメント検索システムがAzure AI Searchとインデックスベースの検索を使用していますが、ユーザーが「解決策」と検索しても「対策」という言葉を含む関連ドキュメントがヒットしていません。検索精度を改善するために導入すべき技術はどれですか？
A.インデックスのサイズを拡大して、より多くのドキュメントをキャッシュする
✗ インデックスサイズの拡大は、キーワード一致性の問題には対応できません。
B.ベクトル検索（セマンティック検索）を導入し、意味的な類似性に基づいた検索を実現する← 正解
✓ 正解です。ベクトル検索（セマンティック検索）により、「解決策」と「対策」の意味的類似性を認識し、キーワードが異なっていても関連ドキュメントをヒットさせることができます。
C.検索キーワードを複数の言語で登録し直す
✗ 言語設定の変更は、意味的な類似性の問題には対応できません。
D.Azure Cognitive Searchを完全に別のシステムに置き換える
✗ 別のシステムへの置き換えは、問題の根本原因（キーワード依存）を解決しません。
この問題のポイント
ベクトル検索（セマンティック検索）により、「解決策」と「対策」の意味的類似性を認識し、キーワードが異なっていても関連ドキュメントをヒットさせることができます。
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