AI技術ガイド
ベクトルDBのマルチテナント｜テナントごとに分けるか、1つに入れて仕切るかの判断
テナントごとにコレクションを分けるのが一番安全に見えて、公式ドキュメントはそれを勧めていないことが多い。分離の方式と、その代償を公式の記述から整理する。
過去の記事
15 / 75 ページ
ARCHIVE
記事一覧
AI技術ガイド
ベクトルDBのメタデータ絞り込みは要るか｜絞り込むほど検索結果が減る構造を先に知る
「部署Aの文書だけから探す」という要求は、ベクトル検索では単純ではない。絞り込みが索引の効き方を変える構造を、公式ドキュメントで確認できた範囲で整理する。
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。
AI技術ガイド
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。
AI技術ガイド
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。
AI技術ガイド
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。
AI技術ガイド
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。