AI技術ガイド
ベクトルDBは更新頻度で選択が変わる｜追記で済むか、索引を作り直すかの分かれ目
更新が多いデータでは、検索性能より先に「索引を作り直す運用」が重くなる。公式ドキュメントで確認できる範囲で、更新頻度が選択に効く箇所を整理する。
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ベクトルDBは規模で何が変わるか｜件数が増えたとき最初に詰まるのはメモリと索引の作り直し
ベクトルの件数が増えると、検索が遅くなる前に、メモリと索引の作り直しで詰まる。公式ドキュメントで確認できる範囲で、規模が選択に効く箇所を整理する。
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自治体の問い合わせとRAG｜制度改正と「答えられない質問」の多さにどう向き合うか
自治体の制度は自治体ごとに違い、かつ変わる。この二重の変動を扱いきれない設計は、旧制度に基づく回答を返すリスクを抱える。
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教育領域のRAG｜自社で検証した107テナントの実測と95%上限の読み方
107テナントは自社が構築した検証環境の単位であり、顧客数ではない。幻覚率0%は95%信頼上限とセットでなければ読めない。
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法務文書とRAG｜条文・契約書は「版」と「適用時期」で答えが変わる
法務文書のRAGでまず疑うべきは検索の精度ではなく、いつ時点の、どの契約の、どの条項かを扱えているかという設計そのものである。
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カスタマーサポートRAGの難所｜誤答が社外に出るという前提の違い
社内向けなら訂正できる誤答も、社外向けではそのまま顧客に届く。誤答の代償の違いと、出す前に検査するという設計を整理する。