検索拡張生成（RAG）は、企業が内部ナレッジベースを活用する方法を変革していますが、ほとんどのリファレンスアーキテクチャは大企業向けです。本記事では、コスト、パフォーマンス、保守性のバランスを取ったSME向けRAGアーキテクチャを紹介します。ドキュメントの前処理、チャンク戦略、埋め込みモデルの選択、ベクトルデータベース（Milvus、Qdrantなど）の選定、ハイブリッド検索やリランキングなどの検索最適化技術について詳しく説明します。また、APIゲートウェイ設計、キャッシング、モニタリングなどのデプロイ考慮事項もカバー。プロダクトにRAGを導入検討中の技術創業者やエンジニアリングリーダーにとって、過剰設計を避けつつ本番運用可能な具体的な出発点を提供します。モジュール性と段階的スケーリングに焦点を当てており、スタートアップや中規模チームに特に適しています。
SME向けに最適化されたエンタープライズRAGアーキテクチャの実践ガイド。取り込み、検索、デプロイを網羅。