このページでは、KandaSearch、Apache Solr、セマンティック検索、そしてそれらを利用した検索アプリケーション構築の技術アプローチなどの動画をご紹介しています。
各動画はYouTubeにて公開しています。 ぜひ、ご自身の興味や学びたい内容に合わせてご覧ください。
https://www.youtube.com/watch?v=8lLnNaATcz4
この動画は、KandaSearchウェブサイトに組み込まれているサイト内検索機能のデモンストレーション動画です。
KandaSearchウェブサイトにはブログ、ニュース、チュートリアル、ドキュメント、フォーラム、FAQ、拡張機能など膨大な量のページが収められています。サイト内検索機能を使うと、ユーザーが求める情報にすばやくアクセスできます。
サイト内検索機能へは、ホームページ左上にある虫眼鏡アイコンをクリックしてアクセスします。
サイト内検索機能は、キーワード検索とセマンティック検索の2つのモードを提供します。
セマンティック検索モードでは、ユーザーは話し言葉の形式で質問を入力でき、検索エンジンは類似したコンテンツを持つ結果を返します。
キーワード検索モードでは、検索エンジンはユーザーが入力したキーワードを含む結果を返します。
そして、KandaSearchのサイト内検索機能が、誰もが無料で使用できる KandaSearchコミュニティ版で実現されていることも説明しています。
https://www.youtube.com/watch?v=ivNR3FatqeY
この動画では、問い合わせフォームに統合できる「ベクトルサジェスター機能」について説明しています。
この機能は、ユーザーが問い合わせを入力する際にリアルタイムでセマンティック検索を行い、関連するFAQ項目を提案表示することで、ユーザーからの問い合わせ数を大幅に減らすことができます。
そして、この強力な機能がKandaSearchのコミュニティ版でも利用可能であることも説明しています。
https://www.youtube.com/watch?v=SA8pfnBYIY8
この動画では、KandaSearchのマルチモーダル検索機能について紹介しています。
マルチモーダル検索とは、テキスト、画像、動画、音声など、異なる種類のデータを統合して検索する手法です。例えば、テキストで画像を検索したり、画像で画像を検索したりできます。
この動画では、次のようなデモをご紹介しています。
https://www.youtube.com/watch?v=iXYp509HGQ8
この動画では、セマンティック検索を辞書検索サービスに適用したデモンストレーションをご紹介しています。
従来の辞書検索サービスは単語の意味を調べるのに優れていますが、意味に基づいて検索するのは苦手です。
セマンティック検索を利用すれば実現可能です。
この動画では、セマンティック検索を使用して「過去の経験から学ぶ」という意味の四字熟語を見つける方法を実演します。 セマンティック検索は意味に基づいて慣用句を見つけることができる強力なツールとなります。
https://www.youtube.com/watch?v=DigRtJklZ8g
この動画では、小児科のQ&Aのサイト内検索にKandaSearchのセマンティック検索を利用したデモンストレーションをご紹介しています。
小児科医の先生が作成したQ&Aのサイトには、保護者からの育児に関する質問や症状についてのアドバイスや回答が豊富に蓄積されています。
動画で取り上げられている課題は、保護者と医療従事者とで言葉の使い方の違い(たとえば専門性)があり、関連する情報を見つけるのが難しいという点です。
セマンティック検索技術は、キーワードではなく、意味に基づいた検索が可能なので、保護者と医療従事者とで言葉の使い方の違いによる問題を解決できます。
デモでは、「鼻づまりで赤ちゃんがよく眠れない」などの質問を入力し検索すると、「乳児無呼吸」「乳児性鼻炎」「赤ちゃんの鼻づまりへの対処法」などの関連するQ&A結果を瞬時に表示する様子をご覧いただけます。
https://www.youtube.com/watch?v=yGFzz1MRSLs
情報検索には、「探したいものがはっきりしている場合」「探したいものがはっきりしていない場合」の2種類の検索方法があります。
この動画では、後者の方法に焦点を当て、関連する知識やタスクを探索する方法を紹介しています。
デモでは、データとして日本語Wikipediaを使用しています。最初に起点となる記事を選ぶと、その記事に関連する他の記事を表示し、次々と選択・表示を繰り返すことで、簡単に連想検索が実行される様子を紹介しています。
研究開発や探究学習の現場では「探したいものがはっきりしていない」というシーンに頻繁に出会います。セマンティック検索は、そのような現場で、リサーチや開発のテーマや、学習の課題探しなどに大きな効果をもたらします。
https://www.youtube.com/watch?v=q_kPN6zImbY
この動画では、生成AIチャットではなくセマンティック検索エンジンを導入すべき場面をわかりやすく解説しています。
動画のストーリーとしては、架空の「大規模言語モデル図書館」を舞台に、図書館司書に扮した生成AIチャットとセマンティック検索エンジンが、図書館利用者の要望に対応します。どちらの司書が利用者の要望に応えられるでしょうか?
なお、この動画は音声なしの動画です。
https://www.youtube.com/watch?v=rh3fP9qQAhw
日本のSolrコミュニティが2023年4月に開催したオンラインミートアップのプレゼンテーション動画です。 この動画は、Solr 9のニューラル検索(セマンティック検索)を用いた「多言語モデルを使用したSolrマニュアルの多言語ニューラル検索」に焦点を当てたセッションを録画したものです。 Solrリファレンスガイドは現在英語のみで提供されていますが、ベクトル計算時に利用するモデルに、このために調整を行った多言語モデルを使用することで日本語でのニューラル検索を可能にしました。
以下の「Solrマニュアル検索」デモサイトで「セキュリティ設定」や「類似度関数のカスタマイズ」を検索することで実際に体験できます。
https://demo.rondhuit.com/solr-manual
https://www.youtube.com/watch?v=_VZ5Wk2rlDo
日本のSolrコミュニティが2023年4月に開催したオンラインミートアップのプレゼンテーション動画です。
この動画は、Solr 9のニューラル検索(セマンティック検索)を用いた「お気に入りの車のモデルを検索する」というテーマに焦点を当てたセッションを録画したものです。
車について、ユーザーはオンライン製品レビューで多様で貴重な情報を提供します。この情報を使用して、ベクトル計算用日本語モデルを用いた製品の特徴付けを行い、セマンティック検索を実施してユーザーのニーズに応じた結果となるよう調整します。動画ではそのプロセスをしています。
具体的には、一つの車のモデルに対する複数のユーザーレビューを要約するために、いくつかのOpenAI API(有料)を使用して要約文を作成し、車のモデルの特徴をベクトル化しました。そして、OpenAI APIの使用感やコストについても説明しています。
このセッションで説明している取り組みの実績は、以下のデモサイトで体験できます。
https://demo.rondhuit.com/car-search
各動画では、KandaSearchチームによる貴重な知識や最新情報を提供しています。 ぜひ、興味のあるテーマの動画を視聴し、検索エンジンの知識を深めてください。