Vector 検索

Vector 検索は、意味的類似性によってドキュメントを検索します。キーワードのマッチングではなく、ベクトル空間におけるクエリの意味とドキュメントエンベディングを比較します。

基本的な使い方

Builder API

#![allow(unused)]
fn main() {
use laurus::SearchRequestBuilder;
use laurus::vector::VectorSearchRequestBuilder;

let request = SearchRequestBuilder::new()
    .vector_search_request(
        VectorSearchRequestBuilder::new()
            .add_text("embedding", "systems programming language")
            .limit(10)
            .build()
    )
    .build();

let results = engine.search(request).await?;
}

add_text() メソッドはテキストをクエリペイロードとして格納します。検索時に、エンジンが設定されたエンベッダーを使用してテキストをエンベディングし、ベクトルインデックスを検索します。

Query DSL

#![allow(unused)]
fn main() {
use laurus::vector::VectorQueryParser;

let parser = VectorQueryParser::new(embedder.clone())
    .with_default_field("embedding");

let request = parser.parse(r#"embedding:~"systems programming""#).await?;
}

VectorSearchRequestBuilder

Builder API により、きめ細かな制御が可能です。

#![allow(unused)]
fn main() {
use laurus::vector::VectorSearchRequestBuilder;
use laurus::vector::store::request::QueryVector;

let request = VectorSearchRequestBuilder::new()
    // Text query (will be embedded at search time)
    .add_text("text_vec", "machine learning")

    // Or use a pre-computed vector directly
    .add_vector("embedding", vec![0.1, 0.2, 0.3, /* ... */])

    // Search parameters
    .limit(20)

    .build();
}

メソッド

マルチフィールド Vector 検索

単一のリクエストで複数のベクトルフィールドを横断して検索できます。

#![allow(unused)]
fn main() {
let request = VectorSearchRequestBuilder::new()
    .add_text("text_vec", "cute kitten")
    .add_text("image_vec", "fluffy cat")
    .build();
}

各クエリ句はベクトルを生成し、対応するフィールドに対して検索されます。結果は設定されたスコアモードで結合されます。

スコアモード

ウェイト

DSL では ^ ブースト構文を使用するか、QueryVector の weight で各フィールドの寄与度を調整します。

text_vec:~"cute kitten"^1.0 image_vec:~"fluffy cat"^0.5

これは、テキストの類似度が画像の類似度の 2 倍の重みを持つことを意味します。

フィルター付き Vector 検索

Lexical フィルターを適用して Vector 検索の結果を絞り込むことができます。

#![allow(unused)]
fn main() {
use laurus::{SearchRequestBuilder, LexicalSearchRequest};
use laurus::lexical::TermQuery;
use laurus::vector::VectorSearchRequestBuilder;

// Vector search with a category filter
let request = SearchRequestBuilder::new()
    .vector_search_request(
        VectorSearchRequestBuilder::new()
            .add_text("embedding", "machine learning")
            .build()
    )
    .filter_query(Box::new(TermQuery::new("category", "tutorial")))
    .limit(10)
    .build();

let results = engine.search(request).await?;
}

フィルタークエリはまず Lexical インデックス上で実行されて許可されるドキュメント ID のセットを特定し、その後 Vector 検索がそれらの ID に制限されます。

数値範囲によるフィルター

#![allow(unused)]
fn main() {
use laurus::lexical::NumericRangeQuery;
use laurus::lexical::core::field::NumericType;

let request = SearchRequestBuilder::new()
    .vector_search_request(
        VectorSearchRequestBuilder::new()
            .add_text("embedding", "type systems")
            .build()
    )
    .filter_query(Box::new(NumericRangeQuery::new(
        "year", NumericType::Integer,
        Some(2020.0), Some(2024.0), true, true
    )))
    .limit(10)
    .build();
}

距離メトリクス（Distance Metrics）

距離メトリクスはスキーマでフィールドごとに設定されます（Vector インデキシング を参照）。

コード例: 完全な Vector 検索

use std::sync::Arc;
use laurus::{Document, Engine, Schema, SearchRequestBuilder, PerFieldEmbedder};
use laurus::lexical::TextOption;
use laurus::vector::HnswOption;
use laurus::vector::VectorSearchRequestBuilder;
use laurus::storage::memory::MemoryStorage;

#[tokio::main]
async fn main() -> laurus::Result<()> {
    let storage = Arc::new(MemoryStorage::new(Default::default()));

    let schema = Schema::builder()
        .add_text_field("title", TextOption::default())
        .add_hnsw_field("text_vec", HnswOption {
            dimension: 384,
            ..Default::default()
        })
        .build();

    // Set up per-field embedder
    let embedder = Arc::new(my_embedder);
    let pfe = PerFieldEmbedder::new(embedder.clone());
    pfe.add_embedder("text_vec", embedder.clone());

    let engine = Engine::builder(storage, schema)
        .embedder(Arc::new(pfe))
        .build()
        .await?;

    // Index documents (text in vector field is auto-embedded)
    engine.add_document("doc-1", Document::builder()
        .add_text("title", "Rust Programming")
        .add_text("text_vec", "Rust is a systems programming language.")
        .build()
    ).await?;
    engine.commit().await?;

    // Search by semantic similarity
    let results = engine.search(
        SearchRequestBuilder::new()
            .vector_search_request(
                VectorSearchRequestBuilder::new()
                    .add_text("text_vec", "systems language")
                    .build()
            )
            .limit(5)
            .build()
    ).await?;

    for r in &results {
        println!("{}: score={:.4}", r.id, r.score);
    }

    Ok(())
}

次のステップ

• キーワード検索と組み合わせる: ハイブリッド検索
• Vector クエリの DSL 構文: Query DSL