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TL;DR qdrant/mcp-server-qdrantを使えばClaude Desktopからベクトル検索エンジンを操作できるよ ベクトルデータベースなので、LLMとの相性が良いよ 「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」ができるのは、すごすぎるよ 1. Qdrantとは Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。 通常のキーワード検索と異なり、ベクトル検索では単語の正確な一致ではなく、コンテンツの意味的な類似性に基づいて結果を返します。これにより、「先週のミーティングの決定事項」といった自然言語のクエリで、関連する情報を見つけることができます。 このQdrantとClaudeを連携させることで、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。 PostgreSQLやSQL
はじめに こんにちは。メールディーラーAI開発課のmarronです。エンジニアブログ初投稿となります。よろしくお願いします。 私が所属しているメールディーラーAI開発課では、主にメールディーラーに搭載されるAI機能の開発を担当しています。 現在は10月にリリース予定の回答自動生成エージェントの開発を進めています。 この機能を開発するにあたって、新たにベクトルDBを利用したナレッジの検索機能が必要となりました。 本記事では、ベクトルDBでの検索精度を上げるために導入したハイブリッド検索についてご紹介します。 はじめに ベクトルDBの選定 ベクトルDBとは メールディーラーで採用したベクトルDB 密ベクトルを用いた検索 Qdrantでの密ベクトル検索 密ベクトル検索の欠点 疎ベクトルを用いた検索 疎ベクトルとは Qdrantでの疎ベクトル検索 両方の検索結果を組み合わせるハイブリッド検索 密ベ
はじめに これはLivesense Advent Calendar 2022 DAY 14 の記事です。 普段は主にレコメンドシステムの開発・運用をやっています。仕事ではPythonを書くことが多いです。好きな言語はRustです。この記事では、ベクトル検索エンジンQdrantを紹介します。 ベクトル検索とは そもそもベクトル検索とは何だ、という人もいると思います。簡単に言えばベクトル検索は類似するベクトルを（正確性を犠牲にして）高速に計算する技術です。 なぜそのような技術が必要になるのか簡単に説明しましょう。 なぜベクトルの類似度を計算する必要があるのか 近年、機械学習技術によって様々なものがベクトルで表現されるようになりました。典型的には画像と文書（単語）です。 「類似する画像を求める」「ユーザーが入力したワードに関連する文書を返す」「ユーザーが閲覧したアイテムに類似するアイテムのリスト
どうも！オペレーション部の西村祐二です。 ChatGPT関連の専用アプリケーションを作成しようとすると、「ベクトルデータベース」という用語が出てきます。これは私にとって、これまでまったく経験したことのない分野で理解できていない状態でした。 このままでは行き詰まってしまうという思いと、この分野に関してある程度知識を身につけておくと、今後応用がききそうだなと考えました。 そこで今回、他のベクトルデータベースと比べて機能がシンプルそうで、Rustで作られているという特徴から、Qdrantを試してみました。 Qdrantとは 公式ドキュメントから引用し翻訳したもの Qdrantは「ベクトルの類似性検索エンジンであり、追加のペイロード（つまりベクトル）を格納、検索、管理するための便利なAPIを備えた本番環境で使用できるサービスを提供します。」ペイロードとは、検索を絞り込むのに役立つ追加の情報や、ユー
For the last 40 years, BM25 has served as the standard for search engines. It is a simple yet powerful algorithm that has been used by many search engines, including Google, Bing, and Yahoo. Though it seemed that the advent of vector search would diminish its influence, it did so only partially. The current state-of-the-art approach to retrieval nowadays tries to incorporate BM25 along with embedd
WHY QDRANT?Build for Production-Grade AI SearchEngineered for real-time retrieval with the speed, accuracy, and scale that modern AI demands. Expansive Metadata FiltersStore metadata in JSON and use advanced filters, such as nested, text, geo, has_vector, and more. Learn About Metadata Filters Native Hybrid Search (Dense + Sparse)Blend keyword and vector search in one query – use dense or sparse v
この記事はオープンソースのベクトル検索エンジンQdrant(クワッドラント)の使い方と類似記事検索についての前編になります。 初心者向けにコンセプトの理解を優先し、難しい用語の使用はあえて避けています。 使用するもの Qdrant オープンソースベクトル検索エンジン (Rust実装) GiNZA spaCy ドキュメントのベクトル化 livedoorニュースコーパス ライブドアのニュース記事 (株式会社ロンウィット) Python 3.10 Qdrantとは？ オープンソースのRust製ベクトル検索エンジンです。クライアントはPython SDK、REST API、gRPCで接続できます。クラウドサービス版も準備中のようです。 Qdrantを使用したデモサイトもあります。 ベクトル検索エンジンとは？ みなさんが思い浮かべる検索エンジンはキーワードを使用して検索するものでしょう。検索ボックス
はじめに ベクター検索エンジンであるQdrantの機能の解説をメモ程度に残す QdrantとOpenAI APIを利用したレコメンドシステム構築については、以下記事でより詳細を記載している [記事作成中] Qdrantとは？ Rust製のベクター検索エンジン Elasticsearchなどの全文検索エンジンと同じような検索もできるし、ベクトル検索（セマンティックサーチ）もできる 主な使い所 テキストベースのセマンティックサーチや、画像検索などで利用できる 主な用語 Qdrant特有の用語があるのでそれをまとめる collection 下記pointの集合 Elasticsearchで言うところのインデックス point vectorとpayloadを保持したレコード Elasticsearchで言うところのドキュメント vector セマンティックサーチのためのベクトル表現 詳細は、後述し
It’s been over a year since we published the original article on how to build a hybrid search system with Qdrant. The idea was straightforward: combine the results from different search methods to improve retrieval quality. Back in 2023, you still needed to use an additional service to bring lexical search capabilities and combine all the intermediate results. Things have changed since then. Once
この記事は NTTコムウェア Advent Calendar 2024 19日目 の記事です。 こんにちは、NTTコムウェアの 佐々木 哲平 です。 普段は LLM に関するプロダクト開発に携わっており、最近は RAG の精度向上や機能改善に取り組んでいます。 本記事では、これまでは実現が難しかった「Qdrant に BM25 を用いた日本語のキーワード検索」を導入する方法をご紹介します。 本記事の要旨 本記事で扱うのは「Qdrant で日本語文章の BM25 検索を実装する方法」です。 Qdrant は Qdrant/bm25 + qdrant/fastembed による BM25 検索機能を提供していたが、これまでは日本語に対応していなかった ただ、少し前に対応が入り、開発者側でトークン化すれば日本語にも対応できるようになった（feat: Added a toggle to disab
本記事はRettyアドベントカレンダー2024の9日目の記事です。 Rettyでエンジニアリングマネージャを務めている山田です。 2022年の年末頃にChatGPTが登場してから早2年となります。 当初は革新的なAIという印象でしたが、時間の経過によりLLMを普段の生活や業務に活かしたり、これを応用したアプリケーションの開発を検討するなど、こうした発明もある程度浸透してきている頃合いではないかと思います。 特に、LLMは任意の自然言語形式のデータの取り扱いに優れ、これまで実現が難しかったアイデアを形にすることができるため、LLMを応用して新しい体験を提供する機能の開発に取り組んでいる方や、すでにリリースされている方も多いでしょう。 一方で、LLMの活用を考える上で、コストの問題や長いレスポンスタイム、特にクローズドなモデルの場合挙動が時間経過で微妙に変わってしまうなど、特有の困りごとに直面
検索エンジニアが集う！「検索技術勉強会」レポート - Qdrant、Elasticsearch、Vespa 活用事例 はじめに 検索基盤グループで機械学習エンジニアをしている渡會です。 2024年10月10日に検索技術勉強会が主催する「Search Engineering Tech Talk 2024 Summer」が開催され、株式会社ビズリーチは会場スポンサーをさせていただきました。 この勉強会は、「検索」/「検索システム」に関わる技術や知識を共有する場で、UI・UXやランキング、検索エンジンなど、検索に関わるトピックを扱っています。 今回、筆者を含むビズリーチプロダクトの検索基盤グループのメンバーがイベントに参加したので、そのレポートをお届けします。 検索基盤グループは、事業成長優先で着手できていなかった「ビズリーチ」の検索システムの負債解消や検索品質の向上に取り組むため、2022年に
ブラウザ上で画像をベクトル化し、Qdrantを使って類似画像検索する。TypeScriptのみでサーバレスっぽい感じの構成（Qdrantがいるのでサーバレスではない） 画像のアップロードやベクター化などをクライアント側に任せられるので、嬉しいケースはあるはず。 できたもの 実際に動かした結果はこんな感じ。Dog API Imagesの画像を入れて試している 混ぜ込んだ同じ犬の結果が出たり（背景色に引っ張られてそう）、それ以外もわりかし近いものが出てる 別の例として、CC0ライセンスの画像を使った検索でもそれっぽい感じになった やり方 Qdrant準備 とりあえず準備としてDockerを使ってQdrantをローカル環境に構築。 version: '3.8' services: qdrant: image: qdrant/qdrant:latest container_name: qdrant
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 生成系AIや大規模言語モデル（LLM）が急速に普及する中、自然言語や画像、音声、動画といった非構造的データをベクトル表現に変換し、類似度に基づいて検索する 「ベクトルデータベース（Vector Database）」 の活用ニーズが高まっています。 従来のRDB（リレーショナルデータベース）やドキュメント指向DBでは、テキストの「キーワード検索」は得意でも、埋め込みベクトル同士の類似度を高速に計算し、「意味的に似たコンテンツを探す」「高次元空間での近似近傍検索を行う」という処理は必ずしも得意とはいえません。 そこで登場した
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本記事は、情報検索・検索技術Advent Calendar 2025 の15日目の記事です。 はじめに ビズリーチの検索基盤グループで機械学習エンジニアをしている渡會です。 近年、ベクトル検索エンジンとニューラルネットワークを組み合わせたセマンティック検索が急速に普及しています。その中でも、キーワード検索の解釈性とニューラルネットワークの表現力を兼ね備えたSparse Vector Search（疎ベクトル検索） への注目が高まっています。 これまで私たちのチームでは、日本語特化のSparse Embeddingモデルであるlight-spladeの公開や、Qdrantを用いたDense Vector Searchの活用事例など、検索領域における企業と求職者のマッチング機会を創出するための課題解決の取り組みを発信してきました。 本記事では、これらの知見を踏まえた応用編として、Vector
HomeNewsオープンソースのベクターデータベースQdrantが、より正確なAIデータ検索のための純粋なベクトルベースのハイブリッド検索を開始 高性能オープンソースベクトルデータベースであるQdrantは、最新の人工知能（AI）および検索強化生成（RAG）アプリケーション向けに、新しい純粋なベクトルベースのハイブリッド検索アプローチ「BM42」を発表しました。新しいアルゴリズムは、RAGおよびAIアプリケーション向けのテキストベースのキーワード検索機能の新世代を示し、企業顧客がキーワード検索の理解とベクトルの理解を組み合わせて、より正確な結果と低コストを実現できるようにします。 Qdrantの最高技術責任者（CTO）であるAndrey Vasnetsov氏は、BM42が以前のアルゴリズム「Best Match 25（BM25）」を基に構築されていると述べています。BM25は、1990年代
DocumentationConceptsFilteringFilteringWith Qdrant, you can set conditions when searching or retrieving points. For example, you can impose conditions on both the payload and the id of the point. Setting additional conditions is important when it is impossible to express all the features of the object in the embedding. Examples include a variety of business requirements: stock availability, user l
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