要旨：AIは医薬品検索を変革しており、従来のシステムはマルチモーダルなコンテンツと手動のキュレーションに苦戦しています。Finder は、テキスト、画像、音声、動画を横断して検索を統合する、ハイブリッドベクトル検索を用いた拡張性のあるAI主導のフレームワークです。疎結合の語彙モデルと密結合の意味モデルを組み合わせて統合します。そのモジュラーなパイプラインは、多様な形式を取り込み、メタデータを充実させ、コンテンツをベクトルネイティブなバックエンドに格納します。Finder は推論対応の自然言語検索をサポートし、精度と文脈的関連性を向上させます。このシステムは、98言語で291,400件を超える文書、31,070件の動画、および1,192件の音声ファイルを処理してきました。ハイブリッド融合、チャンク化、メタデータ対応ルーティングといった手法が、規制、研究、商業領域全体にわたるインテリジェントなアクセスを可能にします。
Finder: 医薬品データ取得のためのマルチモーダルAI搭載検索フレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/3/18
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureIdeas & Deep AnalysisTools & Practical UsageModels & Research
要点
- Finder は、テキスト、画像、音声、動画を横断して検索を統合する、スケーラブルな AI 搭載フレームワークであり、ハイブリッドなスパース語彙ベースと密なセマンティックモデルのアプローチを用います。
- モジュール化されたパイプラインは、多様な形式を取り込み、メタデータを充実させ、コンテンツをベクトルネイティブバックエンドに格納して、規制・研究・商業の医薬品領域における横断的アクセスを可能にします。
- Finder は推論対応の自然言語検索をサポートし、医薬品データ取得の正確性と文脈適合性を高めます。
- 本システムは、98言語で291,400件の文書、31,070本の動画、1,192件の音声ファイルを処理しており、規模と多言語対応能力を示しています。
- ハイブリッド融合、チャンク化、メタデータ対応ルーティングといった手法により、規制・研究・商業の領域を横断したインテリジェントなアクセスを実現します。
