セマンティック検索

要件

インデックスされたベクトル、一致するコレクション埋め込みプロファイル（3,072 次元の text-embedding-3-large、3,072 次元の gemini-embedding-001、768 次元の google/embeddinggemma-300m、または 1,024 次元の voyage-context-4）、および agent:run が必要です。既に OpenAI text-embedding-3-large でインデックスされたコレクションでは、組織の OpenAI キーが未接続の場合に検索クエリのベクトル化がデプロイメントの OpenAI キーへフォールバックできます。

コレクション検索（ハイブリッド検索 v2）では、密ベクトル（pgvector）検索がヘブライ語・英語対応 BM25 キーワード検索、セクションマップ検索、ディスカバリー済みコレクションの語彙ルール、および追加チャンクサイズ（500 / 1,500 / 4,500）と並列に実行され、コンテキストエンジン の有効なランキングプロファイルに従って融合されます。応答の coverage は complete、partial、または検索対象の全コレクションが失敗した場合の unavailable になります。partial はコーパス全体の網羅を意味しません。