Google I/O Extended Tokyo 2025 キーワード集 4
2025/7/5 15:30
Kaz Satoさん!! Google 14年目
Developer Advocate, Cloud AIチーム
商品検索エージェント
Vector Search, ADK
ベクトル検索が使われがち。別にMySQLでも、Elasticsearchでもいい。
Google検索
数十億ユーザーのクエリを支える裏側
キーワード検索 + ベクトル検索のハイブリッド検索
Google検索は実は推薦システム
裏で動いている機械学習もほとんどは推薦モデル
なかなか検索品質良くならない
類似検索だけでは足りない
ハイブリッド検索
キーワード検索と意味検索の融合
商品の型番、追加されたばかりの商品などは意味検索で捉えられない
検索と推薦の融合
Sparse embedding
キーワード検索のエンベディング
類似度スコアの算出方法
RRFアルゴリズムで意味検索とキーワード検索の結果をマージする
ハイブリッド検索では、トークンベース検索結果とセマンティック検索結果を統合するために、Reciprocal Rank Fusion（RRF）を使用します。RRF と rrf_ranking_alpha パラメータの指定方法の詳細については、Reciprocal Rank Fusion とはをご覧ください。
マルチモーダル検索
一つのベクトル空間で文章と画像が近くに配置されるように巧妙に学習されている
Vision Language Model, VLM (CLIP)
Vertex AI ベクトル検索
マルチモーダル＋ハイブリッド検索
Task type embedding
推薦システムをあらかじめ作ってくれているようなエンベディング
たんなる文章の類似度ではなく、Q&Aの関連性を事前学習済みのモデル
Two tower model, Dual encoder
e.g. ZOZO technology
AI Agents + Vector Search
与えられたクエリを字面（絵面）だけで捉えない
このキーワード（画像）クエリを発したユーザーの意図を考える
キッチンの写真を受け取って、類似画像を探すのではない。このキッチンを持っている人の生活を考えて推薦する
これがエージェントの旨味
「ユーザーの検索能力や想像力を拡張してくれる」
Google検索でグラウンディングするのも簡単にできる
1000万件アイテムの検索を100msで
Shopper's Concierge
