AIMPACT メッセージ、5 月 4 日（UTC+8）、Vectorless RAGはベクトルデータベースを除去することで逆に検索精度を向上させました。PageIndexスタイルのシステムは従来の検索ロジックを変え、「どのテキストブロックがクエリに最も近いか」を尋ねるのではなく、「答えがドキュメントのどの位置にあるか」を直接特定します。この変更により、Mafin 2.5システムはFinanceBenchのベンチマークテストで98.7％の精度を達成しましたが、その成果はより良い埋め込みモデルに依存したものではなく、検索原語の変更による効果向上によるものです。従来のベクトルRAGシステムは、複雑なネストされたクエリ（例：「2024年第3四半期の運営収益、再編費用を除く」）や正確な数値クエリを処理する際に固有の制約があり、これがVectorless RAGがより正確な検索を実現できる核心的な理由です。
Mafin 2.5は、検索原語を変更することでFinanceBenchで98.7％の正確率を達成しました
AIMPACT メッセージ、5 月 4 日（UTC+8）、Vectorless RAGはベクトルデータベースを除去することで逆に検索精度を向上させました。PageIndexスタイルのシステムは従来の検索ロジックを変え、「どのテキストブロックがクエリに最も近いか」を尋ねるのではなく、「答えがドキュメントのどの位置にあるか」を直接特定します。この変更により、Mafin 2.5システムはFinanceBenchのベンチマークテストで98.7％の精度を達成しましたが、その成果はより良い埋め込みモデルに依存したものではなく、検索原語の変更による効果向上によるものです。従来のベクトルRAGシステムは、複雑なネストされたクエリ（例：「2024年第3四半期の運営収益、再編費用を除く」）や正確な数値クエリを処理する際に固有の制約があり、これがVectorless RAGがより正確な検索を実現できる核心的な理由です。