https://www.infoq.com/jp InfoQ 設計/アーキテクチャ フィード https://www.infoq.com/jp/news/2026/05/doordash-semantic-search/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=%E8%A8%AD%E8%A8%88%2F%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%AD%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A3 <img src="https://www.infoq.com/styles/static/images/logo/logo_bigger.jpg"/><p>DoorDash社は、製品画像、テキスト説明、ユーザークエリを共有表現空間で整列させることによりセマンティック埋め込みを生成するマルチモーダル機械学習システムDashCLIPを発表した。同アーキテクチャは、同社の消費財（CPG）マーケットプレイス全体における商品発見、ランキング、広告関連性の向上を目的とする。システムの学習には、検索クエリと関連カタログ商品を整列させるため、約3,200万件のラベル付きクエリ・商品ペアを用いた。</p> <i>By Leela Kumili</i> <i> Translated by Naoko Koshimura</i> Products Eコマース 検索 AIと機械学習、データエンジニアリング デベロップメント 設計/アーキテクチャ ニュース Mon, 25 May 2026 10:30:00 GMT https://www.infoq.com/jp/news/2026/05/doordash-semantic-search/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=%E8%A8%AD%E8%A8%88%2F%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%AD%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A3 Leela Kumili 2026-05-25T10:30:00Z /news/2026/05/doordash-semantic-search/ja https://www.infoq.com/jp/news/2026/05/dropbox-context-engine/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=%E8%A8%AD%E8%A8%88%2F%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%AD%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A3 <img src="https://www.infoq.com/styles/static/images/logo/logo_bigger.jpg"/><p>Dropbox社のエンジニアは、Dropbox Dashの背後にあるコンテキストエンジンをどのように構築したかを詳述した。そこでは、インデックスベースの検索、ナレッジグラフ由来のコンテキスト、そして継続的評価への移行が示され、企業向けAI知識検索を大規模に支える仕組みが明らかになった。この設計は、企業向けアシスタント全体に広がりつつある傾向を示している。すなわち、チームはライブでのツール利用を意図的に制約し、事前処理され権限を考慮したコンテキストにより強く依存することで、レイテンシを短縮し、品質を向上させ、トークン消費の圧力を軽減しているのである。</p> <i>By Matt Foster</i> <i> Translated by Takashi Kawase</i> 大規模言語モデル 検索 Architecture AIと機械学習、データエンジニアリング 設計/アーキテクチャ ニュース Wed, 20 May 2026 00:30:00 GMT https://www.infoq.com/jp/news/2026/05/dropbox-context-engine/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=%E8%A8%AD%E8%A8%88%2F%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%AD%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A3 Matt Foster 2026-05-20T00:30:00Z /news/2026/05/dropbox-context-engine/ja