벡터 데이터베이스

Outcome：Complete the task with 벡터 데이터베이스 (Vector Database)。 User context：공유 검색 시스템은 문서 벡터, 고객 ID, 소스 시간 및 HNSW 인덱스를 저장합니다. 각 쿼리는 먼저 허용된 고객으로 필터링한 후, 측정된 재현율과 지연이 있는 점수화된 소스를 반환합니다. 데이터베이스만으로는 답변을 근거로 하거나 작성하거나 접근 규칙을 설계하지 않습니다. AI method or concept：벡터 데이터베이스 (Vector Database)。 Why it fits：시스템이 명확한 필터, 인덱스, 내구성 및 운영 요구사항과 함께 벡터를 저장하고 검색해야 할 때 이 용어를 사용하십시오. Do not use it when：별도의 벡터 데이터베이스를 추가하기 전에 이미 가지고 있는 더 단순한 저장소를 테스트하세요. 근사 검색을 정확하다고 부르지 마세요. 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)：하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.