HyDE (Hypothetical Document Embeddings)とは
HyDE (Hypothetical Document Embeddings)とは、HyDE（Hypothetical Document Embeddings）は
読み: ハイド
HyDE（Hypothetical Document Embeddings）は、質問応答や情報検索の精度を向上させるための技術である。質問文から仮説的なドキュメントを生成し、それを用いて検索を行う点が特徴である。これにより、より関連性の高い情報を効率的に見つけ出すことが可能になる。
かんたんに言うと
HyDEは、質問に対する答えを予測して、その予測に基づいて情報を探す方法である。
HyDEの仕組み
HyDEは、まず質問文を受け取り、大規模言語モデル（LLM）を用いて、その質問に対する仮説的な回答文（ドキュメント）を生成する。次に、元の質問文と生成された仮説的なドキュメントの両方をベクトル化し、ベクトル空間上で類似度を計算する。この類似度に基づいて、関連性の高いドキュメントを検索し、最終的な回答として提示する。仮説的なドキュメントを生成することで、質問文だけでは捉えきれないニュアンスや背景情報を考慮した検索が可能になる。
HyDEの利点
HyDEの主な利点は、検索精度の向上である。質問文だけを用いる場合に比べて、仮説的なドキュメントを組み合わせることで、より文脈に合った情報を検索できる可能性が高まる。特に、曖昧な質問や複雑な質問に対して有効である。また、既存の検索システムに比較的容易に組み込むことができるため、導入のハードルが低いという利点もある。
HyDEの応用例
HyDEは、様々な分野で応用されている。例えば、カスタマーサポートにおけるFAQ自動化検索や、研究論文の検索、医療情報の検索など、幅広い分野で活用されている。また、チャットボットやバーチャルアシスタントなどの対話システムにおいても、質問応答の精度向上のために利用されている。今後、さらに多くの分野で応用が広がることが期待される。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。