AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azure 情報抽出ソリューションの実装 問7
情報抽出ソリューションの実装／取得/グラウンディングパイプラインの構築Azure AI Search を使う RAG で、キーワードが完全一致しなくても意味の近い文書を取得できるようにし、かつキーワード一致の強みも活かして検索の再現性・適合性を高めたい。最も適した検索方式はどれか。
当サイトのオリジナル問題（AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azureの出題範囲「情報抽出ソリューションの実装」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A完全一致のキーワード検索のみを使う
- B画像生成モデルを使う
- C音声合成を使う
- Dベクター検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索（必要に応じてセマンティックランカーを併用）
正解：D
解説
Azure AI Search のハイブリッド検索は、意味の近さを捉えるベクター検索と、語句の一致を捉えるキーワード検索を組み合わせ、必要に応じてセマンティックランカーで並べ替えることで、RAG の取得の再現性・適合性を高められます。キーワード完全一致のみでは言い換えを取りこぼし、画像生成・音声合成は検索方式ではありません。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。キーワード完全一致のみでは、言い換えや同義語の文書を取りこぼします。
- B誤り。画像生成は検索方式ではありません。
- C誤り。音声合成は検索方式ではありません。
- D正しい。意味検索と語句一致を両立するのはハイブリッド検索です。