QdrantでHybrid Searchを設計する｜dense + sparse + RRFの実戦設計
Zenn / 3/11/2026
📰 NewsDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- Qdrantを用いたハイブリッド検索システムの設計方法を具体的に解説している
- denseベクトル検索とsparseベクトル検索を組み合わせて性能向上を図る手法を紹介
- Reciprocal Rank Fusion (RRF) を活用したランキング統合の実践例を示している
- 実務での応用を念頭に置いた設計で、精度と速度のバランスに着目している
導入：Hybrid Searchをもう一度考える
RAGの検索精度を高める手段として、Hybrid Search（Dense + Sparse）はすでに広く知られています。
私も以前の記事で、ハイブリッド検索の設計について検証を行いました。しかし、その際に使用したのはChromaDBであり、実務の本番運用DBとして採用するケースは多くありません。
そこで次に検証したのが、PostgreSQL + pgvectorの構成です。
PostgreSQLはFTS（Full Text Search）を持っているため、Dense検索（Vector Search）とSparse検索（BM25に近い...
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