#Vector Search

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ベクトル検索は情報検索や機械学習で使用される手法で、類似項目をそのベクトルとしての数学的表現に基づいて発見するものです。 この手法ではすべての項目が高次元ベクトルで表現され、各次元は項目の特徴や特性に対応しています。 そしてベクトル検索アルゴリズムはこのようなベクトルを比較し、ベクトル空間内で類似した特徴を持つものや互いに近い位置にある類似項目を検索します。 詳細はこちらをお読みください。

Contestant

コミュニティの皆さんこんにちは。

ベクトル検索関連の処理が完全にノーマークだった私が、一先ず「やってみよう！」との事で、２つの動画のサンプルを実行してみました。
Pythonは初心者なので、アレな箇所があっても目をつぶっていただけると幸いです。

また、間違っている箇所があったら、ご指摘いただけると幸いです。



■参考にした動画

■参考にしたコミュニティ記事

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開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Developer Hub にあるチュートリアルに新しいチュートリアル：InterSystems IRIS ベクトル検索を使用した RAG が追加されましたので内容をご紹介します。（準備不要でブラウザがあれば試せるチュートリアルです！）

このチュートリアルでは、生成 AI アプリケーションの精度向上に向けて、ベクトル検索と検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）の活用を体験できます。

具体的には、InterSystems IRIS のベクトル検索機能を活用し、生成 AI チャットボット向けのナレッジベースをサンプルコードを利用して作成します。

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