ベクトルなしのRAG：PageIndexが推論で検索する仕組み

MarkTechPost / 2026/4/26

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要点

この記事は、多くのRAGシステムが検索（リトリーバル）でつまずくのは、ベクトル類似度に依存しているためだと主張しています。
単なる「埋め込みが近い」候補ではなく、推論に裏付けられた妥当性（関連性）こそが必要だという点を強調しています。
金融レポート、研究論文、法的文書などの長文・専門文書では、推論ベースの検索のほうが有効になり得ると述べています。
「PageIndex」はベクトル埋め込みに頼らず、推論によって検索（取得）を行うアプローチとして紹介されています。
総じて、推論に基づく検索は複雑な文書に対するRAGの精度を高めるより信頼性の高い手段になり得る、という位置づけです。

取得（Retrieval）は、ほとんどのRAGシステムが静かに破綻する箇所です。従来のパイプラインは、ベクトル類似度に依存します――クエリとドキュメントのチャンクを同じ空間に埋め込み、「最も近い」一致を取得するのです。しかし類似度は、私たちが本当に必要としているものに対する弱い代理指標です。つまり、推論に根ざした関連性です。長く専門的な文書――たとえば財務レポート、研究論文、または法的テキスト――では、正しい答え[…]

この投稿 RAG Without Vectors: How PageIndex Retrieves by Reasoning は、最初に MarkTechPost に掲載されました。