課題は、ベクトルデータベースのインデックスを作成する際に、意味的な正確さを優先してLSHとHNSWのどちらかを選択することである。
評価では、各手法が意味的に関連性の高い結果をどれだけ適切に取得できるかを評価する必要があります。それでは、各手法を評価していきましょう。
* オプションA：返された結果の埋め込みベクトルのコサイン類似度を、代表的なテスト入力サンプルの埋め込みベクトルのコサイン類似度と比較する
* コサイン類似度はベクトル間の意味的な近さを測定し、ベクトルデータベースにおける検索精度を直接評価します。返された結果の埋め込みとテスト入力の埋め込みを比較することで、LSHまたはHNSWが優先順位に沿って意味的な関係をどの程度保持しているかを評価します。
* Databricks の参考資料:「コサイン類似度は、ベクトル検索の精度を評価するための標準的な指標です」(「Databricks ベクトル検索ドキュメント」、2023 年)。
* オプションB：代表的なテスト入力サンプルについて、返された結果のバイリンガル評価アンダースタディ（BLEU）スコアを比較する
* BLEUはテキスト生成（翻訳など）を評価する指標であり、ベクトル検索の精度を評価するものではありません。インデックス作成のパフォーマンスとは無関係です。
* Databricks の参考資料：「BLEU は生成タスクに適用され、検索には適用されません」（「Generative AI Cookbook」）。
* オプションC：代表的なテスト入力サンプルに対する結果のROUGE（Recall-Oriented-Understudy for Gisting Evaluation）スコアを比較する
* ROUGEは要約評価のためのものであり、ベクトル検索のためのものではありません。検索における意味的精度を測定するものではありません。
* Databricks の参考資料：「ROUGE はベクトルデータベースの評価には適していません」（「Databricks を使用した LLM アプリケーションの構築」）。
* オプションD：返された結果のレーベンシュタイン距離を、代表的なテスト入力サンプルと比較する
* レーベンシュタイン距離は、埋め込みにおける意味的類似性ではなく、文字列編集距離を測定するものです。そのため、ベクトルベースの検索には適していません。
* Databricks リファレンス: ベクトル検索のコンテキストでは、レーベンシュタイン距離に対する特別なサポートはありません。
結論：オプションA（コサイン類似度）は、Databricksがベクトル検索評価で推奨しているように、ベクトル検索における意味的精度を直接評価する正しいアプローチである。