Amazon S3 Vectors と ハイブリット検索を実現してみる 2025/08/23(土) JAWS-UG新潟 × Python機械学習勉強会in新潟 生成AI祭り 

はじめに ┃本日お話しすること 2 RAGにおける検索手法について Amazon S3 Vectorsについて ・全文検索 ・ベクトル検索 ・ハイブリッド検索 ・概要 ・ハイブリッド検索の実現方法 

RAGにおける検索手法 3 ┃全文検索 ‐ キーワードベースの検索手法 ‐ 単語の出現頻度や重要度をもとに検索 ┃ベクトル検索 ‐ テキストをベクトルに変換し、意味的な類似度で検索 ┃ハイブリッド検索 ‐ 全文検索とベクトル検索を組み合わせた手法 ‐ RRFなどの手法がある 

Amazon S3 Vectors 4 ┃S3ベースの低コストなベクトルストレージ ‐ 最大90%のコスト削減ができる と謳われている ┃簡単な仕組み ‐ ベクトルバケット：専用のS3バケット ‐ ベクトルインデックス：効率的な検索のためのインデックス https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-amazon-s3-vectors-first-cloud-storage-with-native-vector-support-at-scale/ より引用 

5 とても良いサービスだが… 

Amazon S3 Vectors 6 ┃ナレッジベースと連携した際、ハイブリッド検索に 対応していない ‐ ベクトル検索に特化 出来ないと言われると 多少無理してもやってみたい… 勉強にもなりそうなのでやってみよー！ 

やりたいことの構成 7 

データ登録 8 

データ登録｜インデックス作成 9 s3_vectors_client = boto3.client('s3vectors', region_name=region_name) s3_vectors_client.create_index( vectorBucketName=vector_bucket_name, indexName=index_name, dimension=1024, # Titan Text Embeddings V2の次元数 distanceMetric='cosine', # コサイン類似度 dataType='float32' ) create_indexを利用 

データ登録｜S3 Vectorsへ保存 10 vector_id = f"{document_key.replace('/', '_')}_chunk_{i}" vector_data = { "key": vector_id, "data": {"float32": embedding}, # ベクトルデータ "metadata": { "source_document": document_key, "chunk_index": str(i), "content_preview": chunk[:500], # 最初の500文字 "document_type": "txt", "chunk_length": str(len(chunk)) } } response = s3_vectors_client.put_vectors( vectorBucketName=vector_bucket_name, indexName=index_name, vectors=vectors # 複数ベクトルをまとめて保存 ) put_vectorsを利用 

データ登録｜試してみる 11 

質問回答｜ドキュメント検索 12 

ドキュメント検索｜ベクトル検索 13 response = s3_vectors_client.query_vectors( vectorBucketName=vector_bucket_name, indexName=index_name, queryVector={'float32': query_vector}, topK=top_k, # 上位K件を取得 returnDistance=True # 距離（類似度）も返す ) query_vectorsを利用 { 'key': 'document1_chunk_0', 'distance': 0.15, # ← S3 Vectorsが計算した距離 'metadata': { 'source_document': 'documents/sample.txt', 'content_preview': 'テキストの内容...', 'chunk_index': '0' } } 0に近いほど類似 

ドキュメント検索｜全文検索 14 ┃BM25 というアルゴリズムを採用 ‐ 単語の重要度・文書長の調整 で検索スコアを計算 𝑡：クエリ中の単語（term） 𝑓(𝑡,𝐷)：文書 𝐷 における単語 𝑡 の出現回数（TF） |𝐷|：文書 𝐷 の長さ（単語数） avgdl：コレクション全体の文書長の平均 𝑘1 ：TFの効果の強さを調整するパラメータ 𝑏：文書長の補正をするパラメータ 𝐼𝐷𝐹(𝑡)：逆文書頻度 

ドキュメント検索｜全文検索 15 ┃TF（Term Frequency） ‐ 1文書内の単語の出現回数 ‐ 出現回数が多ければその単語は重要である可能性が高い ┃IDF（Inversed Document Frequency） ‐ 全文書のうち、ある単語が出現する文書数（単語の珍しさ） ‐ 多くの文書に出現する単語は、1つの文書の特徴語に なる可能性は低い 

ドキュメント検索｜全文検索 16 def calculate_score(query_terms: List[str], doc_index: int) -> float: doc_tokens = tokenized_docs[doc_index] doc_length = document_lengths[doc_index] term_frequencies = Counter(doc_tokens) score = 0.0 for term in query_terms: tf = term_frequencies.get(term, 0) # 単語の出現回数 idf = calculate_idf(term) numerator = tf * (k1 + 1) denominator = tf + k1 * (1 - b + b * (doc_length / avg_doc_length)) score += idf * (numerator / denominator) scoreを降順にソートし、上位k件を取得 

ドキュメント検索｜ハイブリッド検索 17 ┃RRF（Reciprocal Rank Fusion） ‐ 複数のランキング結果を統合する方法 𝑑：文書 𝑚：ランキングの本数（例：BM25とベクトル検索なら2） rank 𝑖 (𝑑)：文書 𝑑 がランキング 𝑖 で何位に出てきたか 𝑘：上位だけを重視するための調整パラメータ 

ドキュメント検索｜ハイブリッド検索 18 def fuse_rankings(rankings, k: int = 60): rrf_scores = defaultdict(float) for ranking in rankings: for rank, (item_id, score) in enumerate(ranking, 1): rrf_scores[item_id] += 1.0 / (k + rank) fused_results = [(item_id, score) for item_id, score in rrf_scores.items()] fused_results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) rankの逆数を合算 

19 実行してみる 

質問回答｜実行結果 20 文書検索 回答生成 

まとめ ┃本日お話ししたこと 21 RAGにおける検索手法について Amazon S3 Vectorsについて ・全文検索 ・ベクトル検索 ・ハイブリッド検索 ・概要 ・ハイブリッド検索の実現方法 

まとめ ┃本日お話ししたこと 22 RAGにおける検索手法について Amazon S3 Vectorsについて 全文検索：キーワードに着目 ベクトル検索：ベクトル（類似度）に着目 ハイブリッド検索：これらの組み合わせ 低コストでベクトルデータを扱うことができる RAGをより試しやすくなった 

おわりに 23 ┃S3 Vectors を使って、ハイブリッド検索をする 仕組みを実現してみた ┃実用性は不明だが、RAG（特にハイブリッド検索）に 関する知識の再確認ができた 裏で行われていることを確認しながら 実装をするのは楽しい！ 

参考 24 ┃Amazon S3 Vectors ‐ https://aws.amazon.com/jp/s3/features/vectors/ ┃Amazon S3 Vectors の紹介:ネイティブベクトルを大規模にサポートする 最初のクラウドストレージ (プレビュー) | Amazon Web Services ブログ ‐ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-amazon-s3-vectors-first-cloud- storage-with-native-vector-support-at-scale/ ┃S3Vectors - Boto3 1.40.15 documentation ‐ https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/s3vecto rs.html ┃BM25 ‐ https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/okapi_trec3.pdf ┃RFF ‐ https://dl.acm.org/doi/10.1145/1571941.1572114