ベクターデータベース

Outcome：Complete the task with ベクターデータベース (Vector Database)。 User context：共有検索システムは、ドキュメントベクター、顧客ID、ソース時間、およびHNSWインデックスを保存します。各クエリはまず許可された顧客にフィルタリングし、その後、スコア付きのソースを測定されたリコールと遅延とともに返します。データベースだけでは、回答を根拠付けたり、書いたり、アクセスルールを設計したりすることはできません。 AI method or concept：ベクターデータベース (Vector Database)。 Why it fits：システムが明確なフィルター、インデックス、耐久性、運用要件でベクトルを保存および検索する必要がある場合にこの用語を使用します。 Do not use it when：別のベクターデータベースを追加する前に、すでに持っている簡単なストアをテストしてください。近似検索を正確として呼ばないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：単一の公式標準が全体の用語を管理するわけではありません。その意味はチーム、プラットフォーム、またはフレームワークによって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.