AI検索テックスタックをゼロから構築するには何が本当に必要か？

このスタックを何度も構築してきました。私が使っているフレームワークは以下です。

コアアーキテクチャ（RAGパターン）:

ユーザークエリ
    ↓
クエリエンコーディング（埋め込みモデル）
    ↓
ベクター検索（ベクターデータベース）
    ↓
候補ドキュメント取得
    ↓
リランキング（クロスエンコーダ）
    ↓
コンテキスト組立て
    ↓
LLM生成
    ↓
応答

あなたの規模（50万ドキュメント）向け推奨コンポーネント:

予算現実チェック:

50万ドキュメントの場合、

• ベクターデータベース: $100～500/月（マネージド）
• 埋め込みコスト: コーパス埋め込みは一度きりで約$50～100
• LLMコスト: 利用量次第、$500～2000/月を想定

2名体制ならマネージドサービスは間違いなく価値ありです。

18ヶ月間AI検索を本番運用しています。やり直すならこうします。

失敗例:

1. セルフホストのベクターデータベースから始めた - インフラに3ヶ月も浪費。最初からマネージドにすべきでした。

2. 安い埋め込みモデルを選んだ - 月20ドル節約したが、検索品質が大きく低下。高品質埋め込みは投資価値あり。

3. 最初はハイブリッド検索なし - ピュアベクター検索だと完全一致クエリを取り逃した。ハイブリッド（ベクター＋BM25）で解決。

4. モニタリングの重要性を甘く見た - 検索品質指標が見えないとデバッグが困難。

現在の構成:

• Pinecone（ベクター）＋Elasticsearch（BM25）ハイブリッド
• OpenAI埋め込み（ada-002、3へアップグレード中）
• Cohereリランカー
• Claudeで生成
• 検索指標を追跡するカスタム監視ダッシュボード

レイテンシ内訳:

• 埋め込み: 30ms
• ハイブリッド検索: 40ms
• リランキング: 60ms
• LLM: 800ms（ストリーミングでUX改善）

LLM出力をストリーミングすることで、全体の体感レイテンシは問題ありません。

見落とされがちなデータパイプライン観点を追加します。

ドキュメント処理は非常に重要です:

ベクターデータベースに投入する前に必要なこと:

1. チャンク戦略 - どうやって文書を分割するか？
2. メタデータ抽出 - どんな属性を付加するか？
3. クリーニングパイプライン - 定型文の削除や正規化
4. 更新メカニズム - 新規や変更ドキュメントの流れは？

チャンク化のアドバイス:

落とし穴:

ベクターデータベース選びに数週間、チャンク戦略には数日しかかけない人が多い。本来は逆。チャンクが悪いとどんなに良いベクターデータベースでも検索は悪くなります。

あなたの要件に基づくベクターデータベース比較:

50万ドキュメント＋2名＋200ms未満の場合:

Pinecone:

• 長所: 完全マネージド、ドキュメント充実、料金体系が明確
• 短所: ベンダーロックイン、カスタマイズ性が限定的
• 適性: あなたの条件に最適

Qdrant:

• 長所: 高パフォーマンス、ハイブリッド検索対応、クラウド/セルフホスト両対応
• 短所: マネージド提供歴が浅い
• 適性: ハイブリッド検索の可能性があるなら良い選択

Weaviate:

• 長所: ハイブリッド検索が強力、ベクトル化も内蔵
• 短所: セットアップがやや複雑
• 適性: 大規模チーム向け

Milvus:

• 長所: 最もスケーラブル、完全オープンソース
• 短所: インフラ専門知識が必要
• 適性: あなたの規模には過剰、見送り

私のお勧め:

まずはPineconeで始めましょう。「退屈（良い意味で）」なので、実際のニーズが見えてから他を検討できます。

MLOpsと可観測性も忘れずに:

追跡すべきもの:

1. 検索指標

   • Precision@K（上位K件が本当に関連しているか）
   • Recall（関連ドキュメントを漏れなく拾えているか）
   • レイテンシ分布

2. 生成指標

   • 応答の関連性（回答がクエリに合っているか）
   • 根拠性（回答がコンテキストに基づいているか）
   • 幻覚発生率

3. システム指標

   • クエリレイテンシ p50/p95/p99
   • エラー率
   • クエリあたりコスト

ツール例:

• Weights & Biases（実験管理）
• Datadog/Grafana（システム監視）
• LangSmith（LLM可観測性）
• カスタムダッシュボード（ビジネスメトリクス）

あまり語られないこと:

初期構築よりも監視やデバッグに多くの時間を費やします。最初から計画しておきましょう。

スタートアップ現場の現実:

ビジネス目的（研究ではなく）で作るなら次を検討してください。

自作 vs プラットフォーム利用:

• RAGをゼロから構築：開発に2～3ヶ月
• 既存RAGプラットフォーム利用：数日で本番化

この用途に適したプラットフォーム例:

• LlamaIndex＋マネージドベクターデータベース
• Vectara（RAGのフルマネージドサービス）
• Cohere RAGエンドポイント

自作すべきとき:

• 極端なカスタマイズが必要
• データ機密性要件が厳しい
• 規模経済が成り立つ
• コア技術として差別化したい

プラットフォームを使うべきとき:

• 市場投入までのスピードが重要
• 少人数チーム
• RAG自体がプロダクトではなく、機能の一部

多くのビジネスにとっては、プラットフォーム利用がスケール制約に当たるまでは最適です。

誰も触れていないセキュリティ観点:

データ関連の懸念:

1. どんなデータを外部の埋め込みAPIに送るか？
2. どんなデータがLLMプロバイダに渡るか？
3. ベクターデータベースはどこにホストされているか？

機密データ向け選択肢:

• セルフホスト埋め込みモデル（Sentence Transformersなど）
• セルフホストベクターデータベース（Qdrant, Milvus）
• オンプレミスLLM（Llama, Mixtral）
• VPCデプロイされたマネージドサービス

コンプライアンスチェックリスト:

• データレジデンシ要件の確認
• 保管・転送時の暗号化
• アクセス制御と監査ログ
• データ保持方針
• 個人情報取扱手順

マネージドサービスが自社のコンプライアンス要件を満たすとは限りません。必ず明示的に確認を。

このスレッドは非常に有益でした。現時点の方針をまとめます。

アーキテクチャ決定:

チーム規模・スピード重視でマネージドサービスを選択します。

• Pineconeでベクターストレージ
• OpenAI text-embedding-3で埋め込み
• Cohereリランカー
• Claudeで生成
• LangChainでオーケストレーション

重要な学び:

1. チャンク戦略はベクターデータベース選びと同じくらい重要 - 時間をかけて設計
2. リランキングはROIが高い - 最初から導入
3. カバレッジ向上にハイブリッド検索 - ベクター＋BM25を実装
4. モニタリングは初日から - 後付けでなく最初から可観測性を組み込む
5. セキュリティレビューを早期に - 本番前にコンプライアンス確認

スケジュール案:

• 1～2週目: データパイプラインとチャンク設計
• 3～4週目: コアRAG実装
• 5週目: モニタリングと最適化
• 6週目: セキュリティレビューと本番準備

皆さんの詳細な知見に感謝します。このコミュニティは本当に貴重です。