ベクトル検索と生成AI検索の違いとは？RAGでの役割と使い分けを解説

ベクトル検索と生成AI検索の違いは、検索結果を返すまでの役割にあります。

ベクトル検索は意味の近い文書を候補として探し、生成AI検索は見つけた情報を質問に合わせて整理し、文章で回答します。

両者は二者択一とは限りません。

関連文書をベクトル検索で取得し、その内容から生成AIが回答を作る構成は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）として併用されます。

この記事では、社内検索やFAQを例に、役割の違いと選び方を整理します。

ベクトル検索は意味の近い文書を探す

ベクトル検索は、検索文と文書の意味的な特徴を数値の並びとして扱い、その近さから候補を探す手法です。

この数値の並びをベクトルと呼びます。

近さを測る方法の一つが、元の記事でも触れていたコサイン類似度です。

キーワードが完全には一致しなくても、近い意味を持つ表現を候補に含められる点が特徴です。

自然文で探せる：単語だけでなく、「顧客からのクレームへの対処法」のような質問文を検索に使えます。
表現の違いを扱える：「返品」と「返送」のように、同じ場面で使われる近い表現から関連文書を探せます。
タグだけに頼らず候補を探せる：事前のタグ付けがなくても、文書の内容を手掛かりに検索できます。

ただし、ベクトル検索が返すのは「意味が近い候補」です。

候補が質問への正しい答えであるとは限らないため、利用者が文書の内容と出所を確認できる形にする必要があります。

返品対応を探す場合

社内FAQで「返品が多い場合の対応策は？」と検索する場面を考えます。

ベクトル検索は、「返品」という語を含む文書だけでなく、「返送処理の手順」や「不満を持った顧客への説明方法」など、質問に近い内容の文書を候補として返します。

担当者は候補の一覧から必要な文書を開き、正式な手順を確認します。

生成AI検索は情報を回答文に組み立てる

この記事でいう生成AI検索は、検索で取得した文書を材料として、質問に合う回答文を作る仕組みです。

文書の一覧をそのまま示すのではなく、複数の記述をまとめたり、長い説明を短く整理したりできます。

質問に沿った自然文で回答する
複数の検索結果をまとめる
元の文書を読みやすい順序に整理する

同じ返品対応の例なら、関連文書の内容をもとに、確認すべき手順を文章として提示します。

利用者は早く概要をつかめますが、回答文には元の文書にない内容が混ざる可能性があります。

この誤情報はハルシネーションと呼ばれます。

生成された回答だけで判断せず、参照した文書へのリンクを示し、必要に応じて原文を確認できるようにします。