AI技術ガイド
マネージドと自前運用でベクトルDBの手間はどう変わるか｜公式ドキュメントで見る運用項目の違い
同じエンジンでも、誰が何を担うかは運用形態で変わる。公式ドキュメントに並ぶ項目の数がその境目を教えてくれる。
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記事一覧
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ベクトルDBの料金体系を3つの型で読み解く｜保管課金・クエリ課金・インスタンス課金の違い
同じ「ベクトルDB」でも、何に対して課金するかは会社によって違う。型を知らずに比較すると、条件次第で入れ替わる数字だけを見て判断してしまう。
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RAG撤退条件を先に決めておく｜「出す基準」と「止める基準」は別物
基準を満たさなければ公開しない、という前向きのゲートを持っていても、稼働後に止める条件が無ければ、止める判断はいつまでも下せない。
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RAG導入の合格基準をどう決めるか｜100%ではなく91%を基準にする理由
基準は理想値ではなく測れる範囲で決める。100%を基準にすると、答えが文書に無い質問が1件あるだけで永久に公開できなくなる。
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RAG導入の評価設計｜標本数と12種の失敗モードが効く
評価設計で見落とされやすいのは、標本数が少なければ「0%」は何も保証しないという点と、合格した失敗モードの件数が少ないという点である。
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RAGは最初のテナントで何を確かめるか｜小さく作る進め方
最初の1件を広く作らず、1つのテナントに閉じて確かめる。ビルド時に何を払い、実行時に何が残るかを見てから、広げるかどうかを判断する。
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RAG導入前のデータ棚卸し｜答えが文書に無い質問は一定数残る
棚卸しをどれだけ丁寧にやっても、答えが文書に無い質問は残る。それを欠陥として扱うか、想定内として設計に組み込むかで、その後の作業量が変わる。