# Feature Store × Generative AI

CURRENT_STATUS: CURRENT
OBSERVATION: SPEC_ONLY
FRESHNESS: CURRENT
PAGE_TYPE: reference
CANONICAL_URL: /tools/ea-255-feature-store-generative-ai
CLAIM_IDS: none
EVIDENCE_IDS: EA-255-CURRENT-APPROVAL, EA-255-CURRENT-BODY-READBACK
UNKNOWN_IDS: EA-255-UNKNOWN-01
OPS_IDS: none

## Summary
Feature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できます。ただし、`feature retrieval success`を値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱いません。

## Current judgment
Feature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できます。ただし、`feature retrieval success`を値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱いません。

## Scope
Feature Store × Generative AI

## Confirmed

## UNKNOWN
- EA-255-UNKNOWN-01: organization feature store、chosen provider/product generation、entity model、feature definitions、freshness SLO、TTL enforcement、online/offline backend、materialization cadence、point-in-time join implementation、vector backend、embedding version、IAM、PII policy、retention/deletion、tenant region/quota/SLAは未確認です。

## Evidence
- EA-255-CURRENT-APPROVAL (RESEARCH): 現行本文の監査・revision対応
- EA-255-CURRENT-BODY-READBACK (IMPL): 現行本文の収録照合

## Failure / limits
wrong entity、entity collision、feature definition drift、event-time/ingestion-time混同、future leakage、stale online value、TTL unenforced、null/default ambiguity、materialization lag/failure、sync未実行、offline persistence delay、online/offline divergence、backend ordering bug、plugin mismatch、deprecated generation、embedding drift、unauthorized disclosure、feature-read/action-auth混同、cache staleness、unit/timezone mismatch、historical delete semantics、replay provenance欠落を想定します。
## Practice
本項は2026-10-06時点のFeast、Amazon SageMaker Feature Store、Google Vertex AI Feature Storeのcurrent public documentationと、version-bounded Feast issue evidenceに基づきます。


live Feature Store、backend、vector DB、LLM/Agentへのmutationや性能試験は未実施です。
## PUBLIC_CLAIM
Feature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できます。ただし、`feature retrieval success`を値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱いません。

## FEATURE_IDENTITY
少なくとも次を追跡します。


- entity key / entity definition
- feature name and definition/version
- event timestamp
- source/update provenance
- online/offline retrieval path
- materialization/sync state
- backend/client/plugin version


feature名だけで値の意味と時間位置を再現できるとは仮定しません。

## ONLINE_OFFLINE_BOUNDARY
online storeは低遅延のlatest-value serving、offline storeはhistorical retrieval/training/evaluation/replayという異なる時間用途を持ちます。


online write成功直後にoffline historyへ同じ値が存在すると仮定しません。buffering、replication、storage type、materialization/sync条件を確認します。

## POINT_IN_TIME_CORRECTNESS
training、evaluation、replayでは、対象時刻より未来のfeatureを混入させないpoint-in-time joinを要求します。


現在のlatest featureをhistorical decisionの再現に流用しません。

## FRESHNESS_AND_TTL
online retrievalが成功してもfreshとは限りません。


freshness gateでは、可能な範囲で以下を確認します。


- event timestamp
- last update / materialization watermark
- configured TTL
- runtime pathでのTTL enforcement
- missing/null state


TTLは設定値だけでなく、対象version/backendの実際のonline retrieval pathで効くかを検証します。

## MISSING_VALUE_POLICY
missing、null、expired、sync未完了を同じ状態として扱いません。


必要featureが欠落した場合、LLMに値を推測させず、UNKNOWN、明示fallback、処理停止のいずれかをpolicyとして固定します。

## VECTOR_BOUNDARY
Feature Storeがembedding/vector retrievalを統合していても、vector relevanceとstructured feature correctnessを同一gateにしません。


vector hitはentity属性、entitlement、risk score、inventory等の業務featureが正しい証明ではありません。

## AUTHORIZATION_BOUNDARY
Feature Store read権限とAgent/toolのbusiness-action権限を分離します。


entitlementやpolicy関連featureを取得できることを、送金、削除、承認、外部送信等のaction authorizationの代替にしません。

## VERSION_AND_BACKEND_BOUNDARY
Feature Store製品名だけでruntime behaviorを固定しません。


provider product generation、SDK、registry、online/offline backend、plugin/connector versionを記録します。deprecated generationを現行挙動として扱いません。

## FAILURE_ENVELOPE
wrong entity、entity collision、feature definition drift、event-time/ingestion-time混同、future leakage、stale online value、TTL unenforced、null/default ambiguity、materialization lag/failure、sync未実行、offline persistence delay、online/offline divergence、backend ordering bug、plugin mismatch、deprecated generation、embedding drift、unauthorized disclosure、feature-read/action-auth混同、cache staleness、unit/timezone mismatch、historical delete semantics、replay provenance欠落を想定します。

## IMPLEMENTATION_STATE
本項は2026-10-06時点のFeast、Amazon SageMaker Feature Store、Google Vertex AI Feature Storeのcurrent public documentationと、version-bounded Feast issue evidenceに基づきます。


live Feature Store、backend、vector DB、LLM/Agentへのmutationや性能試験は未実施です。

## SAFE_WORDING
Feature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できますが、取得成功を値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱わないでください。entity、feature definition/version、event time、online/offline path、materialization/sync、TTL/freshness、backend/client versionを固定し、missing/stale featureはUNKNOWNまたは明示fallbackとして処理します。vector retrievalを併用する場合も、relevanceとstructured feature correctnessを別gateにします。

## OPEN_UNKNOWN
organization feature store、chosen provider/product generation、entity model、feature definitions、freshness SLO、TTL enforcement、online/offline backend、materialization cadence、point-in-time join implementation、vector backend、embedding version、IAM、PII policy、retention/deletion、tenant region/quota/SLAは未確認です。

NEXT: /agent/start.json
STOP: This is a knowledge projection, not an execution order.