皆様、こんにちは！
KandaSearchブログの最新記事をご紹介します。
検索システムでキーワード検索とベクトル検索を融合させる「ハイブリッド検索」は、精度とロバストさ（誤差やばらつきがあっても性能が大きく落ちず安定して動作する性質）の両立に不可欠です。
しかし、スコアのスケールが異なるため、従来のSolrでは複雑なスコア正規化やカスタム戦略の設計が導入の大きな障壁でした。
この課題を解決するため、RRF（Reciprocal Rank Fusion）がSolrのネイティブ機能として実装されようとしています。
RRFは、生のスコアではなくランキングの順位に基づいて結果を統合するシンプルかつ強力な手法です。
現在、Sonu Sharma氏による「Combined Query」機能（PR #3418）として、SolrCloud を対象とした環境でのRRF統合が急ピッチで進められています。
KandaSearchでは、この最新のPRブランチをローカルのSolrCloud環境に適用し、キーワードクエリ（BM25）とkNNベクトルクエリをRRFで融合させる実践的な検証を実施しました。
その結果、RRFがキーワード検索の「精度」とセマンティック検索の「ロバストさ」をバランス良く取り込み、最終的なランキングをいかに改善するかを具体的に確認しています。
なぜRRFが既存手法よりも優れているのか？ どのようにキーワードとベクトルが互いの弱点を補い合うのか？
ブログ記事では、開発経緯や現状、この最新機能をローカル環境でビルド・実行する詳細な手順から、実際のハイブリッドクエリとそのRRFスコア計算の根拠（combinerExplanations）まで、ステップ・バイ・ステップで公開しています。
次世代のハイブリッド検索を体験されたい方は、この有望な機能の全貌と検証済みのアプローチを、KandaSearchのブログでぜひご確認ください。
【ブログ記事はこちら】
第1部 Solr に Reciprocal Rank Fusion (RRF) がやってくる！
第2部 Combined Query と RRF をローカルで評価する
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