RAG知識アシスタント

コンポーネントと役割

すべてのコンポーネントは、その場所を正当化します。

1. 01
   ドキュメントパーサー

   ソースのアイデンティティとアクセスルールを保持しながら、テキストとメタデータを抽出します。

2. 02
   埋め込みモデル

   パスと質問をベクトルにマッピングして、候補の検索を行います。

3. 03
   Qdrantの参照ストア

   ベクトル、メタデータ、ドキュメントバージョン、権限フィルターを保存します。

4. 04
   検索と回答サービス

   セグメントを選択し、回答の文脈を構築し、参照を返します。

5. 05
   バージョン付き評価セット

   リリース前の検索、回答サポート、拒否行動、および新鮮さをテストします。

デフォルトの選択

ここから始め、明示された理由で切り替えてください。

運用仮定

コスト、プライバシー、代替案、および制限

コスト仮定

チャットの使用だけでなく、パース、埋め込みの更新、ベクトルストレージ、推論、評価実行、およびメンテナンスの予算を確保してください。

プライバシーバウンダリー

ドキュメントの権限は取り込みおよび検索時に強制されるべきです。答えのモデルには、承認された文章のみを提供する必要があります。

参照実装

Qdrantは汎用デフォルトではなく、参照ベクトルストアです。既存のインフラストラクチャやフィルタリングのニーズがある場合は、他のストアを使用してください。

代替案

Postgresが既に運用の中心である場合はpgvectorを使用し、ハイブリッドキーワードとベクトル検索またはエンタープライズ制御が支配的な場合はマネージド検索を使用してください。

既知の制限

検索は関連するセクションを見逃すか、古くなったコンテンツを表示する可能性があります。ソースの引用やデモは、完全または正しい答えを証明するものではありません。

人間のチェックポイント

責任ある決定を可視化する

1. ソースコレクションと権限を承認してください
2. 評価セットと失敗ケースをレビューします
3. ドキュメントの新鮮さとインシデント対応を所有する