AI Searchがハイブリッド検索と関連性ブーストに対応

2026年4月16日

AI Searchはハイブリッド検索と関連性ブーストに対応しました。これにより、結果の検索方法とランク付け方法をより細かく制御できるようになります。

ハイブリッド検索

ハイブリッド検索は、ベクトル（セマンティック）検索とBM25キーワード検索を単一のクエリで組み合わせます。

• ベクトル検索: 正確な単語が異なる場合でも、意味が似たチャンクを検出します
• キーワード検索: クエリ用語を正確に含むチャンクにマッチします

ハイブリッド検索を有効にすると、両方が並行して実行され、結果が単一のランク付けリストに統合されます。

インスタンスごとにトークナイザー（自然言語用のporter、コード用のtrigram）、キーワードマッチモード（精度重視のand、再現率重視のor）、融合方法（rrfまたはmax）を設定できます：

const instance = await env.AI_SEARCH.create({
  id: "my-instance",
  index_method: {
    vector: true,
    keyword: true
  },
  fusion_method: "rrf",
  indexing_options: {
    keyword_tokenizer: "porter"
  },
  retrieval_options: {
    keyword_match_mode: "and"
  },
});

詳細については、「Search modes」の概要と「Hybrid search」の設定詳細を参照してください。

関連性ブースト

関連性ブーストを使用すると、ドキュメントメタデータに基づいて検索ランキングを調整できます。

例えば、以下のことが可能です：

• timestampでブーストして最近のドキュメントを優先する
• priorityなどのカスタムメタデータフィールドでブーストして優先度の高いコンテンツを表示する

インスタンスごとに最大3つのブーストフィールドを設定するか、リクエストごとにオーバーライドできます：

const results = await env.AI_SEARCH.get("my-instance").search({
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "deployment guide"
    }
  ],
  ai_search_options: {
    retrieval: {
      boost_by: [
        {
          field: "timestamp",
          direction: "desc"
        },
        {
          field: "priority",
          direction: "desc"
        },
      ],
    },
  },
});

詳細については、「Relevance boosting」の設定詳細を参照してください。