本記事では、埋め込みベースの検索手法が抱える理論的な限界を実験でも検証した研究を紹介します。
大規模なデータセットに対して、埋め込みモデルがどこまで適切に関連性を表現できるのかという問いは、検索精度の設計に直結する重要な論点です。
従来の評価では見落とされがちだった構造的な制約が、理論と実験の両面から明らかにされています。
検索の仕組みを見直すきっかけとして、どのような示唆が得られるのかを探っていきます。
背景
情報検索の仕組みは、大きく様変わりしてきました。以前はBM25のようなスパースな手法が一般的でしたが、いまはLLMを活用した検索システムが主流になっています。LLMを活用した検索システムでは、入力全体をひとつのベクトルに変換し、その埋め込みを使って検索を行う方法がとられています。
埋め込み型のモデルは、新しいデータにもある程度うまく対応できるため、扱う課題もだんだん複雑になってきました。それに合わせて、モデルに「どんなクエリにもちゃんと応えてほしい」という期待も強まっています。実際、さまざまな命令に対応できるかを試すベンチマークも登場していて、モデルの限界に挑む流れが続いています。
たとえば、あるデータセットでは「昆虫または節足動物」のように、いくつかの概念を論理的に組み合わせたクエリを扱っています。別のデータセットでは、プログラミングの問題を出発点に、考え方が似ている別の問題を見つけられるかを問います。まだどのモデルも完璧とは言えませんが、こうした工夫を通じて、検索の可能性を広げようとする動きが続いています。
埋め込みモデルに限界があるときは「極端なクエリの場合に限る」と見なされることが多くありました。十分なデータと大きなモデルがあれば、現実のクエリには対応できると考えられてきたためです。
本記事は、その前提に疑問を投げかけている調査を取り上げます。実際的な状況でも、意外と単純なクエリが理論的な壁にぶつかることがあるという点に着目しています。
