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#RAG#技術・実装#FastAPI#OpenAI#ベクトル検索#PostgreSQL#ベクトルDB#embedding#マイグレーション#実装ノウハウ
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Zenn3月31日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGチャットボットをどう設計するか—会話で固めた構成

ポートフォリオにRAGチャットボットを実装する際の設計判断を、会話形式で丁寧に解説しています。Vector DBはpgvectorが最適、Chunkingは見出し単位で最大1200文字+150文字オーバーラップ、EmbeddingはOpenAIを使用といった具体的な構成決定と、事前準備とリアルタイム処理の2フェーズ設計フローが参考になります。FastAPI+PostgreSQL環境での実装に直結する知見が詰まっています。

#RAG#技術・実装#pgvector
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Qiita3月30日· 2分で読める上級🔥 注目

Oracle 23ai → PostgreSQL+pgvector 移行記:embedding 384次元→3072次元同時移行でRAG精度51%改善した話

本番RAGシステムをOracle 23aiからPostgreSQL+pgvectorに移行した実録です。同時にembeddingモデルを384次元から3,072次元に刷新し、検索精度が51%改善しました。Oracle Freeの12GB制限に直面し、HNSW作成失敗・undo破損など連鎖障害を経験。移行手順・コスト実績・具体的なはまりポイントまで、実装者視点で詳細に解説しています。

#RAG#PostgreSQL#pgvector
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