検索・RAG・知識

検索・資料・根拠の参照

37件の公開項目

• EA · EA-034Knowledge／RAG工学専門編Enterprise RAGは検索機能ではなく、権限付き知識の派生物を継続的に生成・検索・検証・削除するライフサイクルとして扱う。検索品質、権限、鮮度、根拠提示、安全性は別々に測定する。RAGが回答へ根拠を与えても、取得漏れ、古いindex、権限同期遅延、poisoned knowledge、unsupported synthesisは残り得るため、retriever・generator・citation・lifecycleを分離して評
• EA · EA-066Identity-aware／ACL-aware RAG「RAGで元データの権限を守るには、文書にACLを付けて保存するだけでは足りない。検索時の利用者を識別し、その時点で有効な権限と照合して、許可された文書・チャンクだけをLLMのコンテキストへ渡す必要がある。さらに、元データの権限変更が検索インデックスへ反映されるまでには遅延があり得るため、ACL同期の鮮度も認可状態の一部として監視する。『ログイン済み』『検索結果では非表示』『RAG対応』はいずれも、元データと同じアクセス境界が保たれてい
• EA · EA-067Knowledge Freshness Engineering「RAGの鮮度は、データソースの更新時刻やインデックス同期成功だけでは判定できない。更新・削除が検出され、検索可能な表現へ反映され、キャッシュや検索結果を経て、最終回答が新しい状態へ追随するまでの各段階を測定する。incremental sync、TTL、CDC、再indexはそのための手段であり、それぞれの製品・connectorが同じ反映保証を持つとは限らない。」
• EA · EA-068Semantic Layer × AI「Enterprise AIの分析では、LLMを生のデータベースschemaへ直接接続するより、組織が定義したmetrics・dimensions・relationships・access rulesを持つsemantic layerを介在させると、AIが推測しなければならない業務意味を減らし、定義をversion管理・監査・評価しやすくできる。これは回答正確性の保証ではない。semantic model自体の誤り・不足・陳腐化、権限設
• EA · EA-069Knowledge Graph × LLM「Knowledge Graph/GraphRAGは、文書間のentity・relationshipを構造化し、vector similarityだけでは扱いにくいmulti-hopやcorpus-levelの探索を補完できる。ただしgraphがLLMから生成される場合、そのnode/edge/summaryは原典から派生した推論・索引artifactであり、正しさは自動保証されない。導入時はprovenance、ACL、freshne
• EA · EA-075Geospatial AI「Geospatial AIは、LLMに位置知識を持たせることではない。座標参照系、地物、道路網、時刻、移動制約、衛星・航空観測などの空間データを、専用の地理空間処理・最適化系とAI reasoningへ接続する運用領域である。AIの自然言語推論と、地図・経路・空間演算が返す検証可能な結果を分離し、source、CRS、time、resolution、constraints、provenanceを保持する。地理空間foundation
• EA · EA-082Embedding／Reranker比較辞典"Embedding models and rerankers are versioned retrieval components, not invisible properties of the LLM. Their quality depends on corpus, task, chunking, filters, index configuration and evaluation target. Public benchma
• EA · EA-109役割別AI技能体系「NIST NICEは役割・知識・技能・role-based trainingを整理する枠組みである。本書の一般社員/power user/管理者/developer/auditorのAI技能分解は、NICEを参照した運用提案であり、NICEの公式AI職種分類ではない。」
• EA · EA-117Deep Research／AI Research Provenance「W3C PROV-OはEntity・Activity・Agentとused/generated/association等で調査来歴を表す標準語彙である。来歴は検証可能性を高めるが、引用の正しさ、一次資料性、sourceの真偽、研究結論の正確さそのものを保証しない。」
• EA · EA-127Researcher–Writer異種化「WebGPTとSelf-RAGは、検索/取得・参照収集・生成/反省を連携させる研究例である。Researcher–Writer分離は来歴と責任境界を明確にする実装提案だが、別modelにするだけで一次資料性、引用の正しさ、真偽、最新性、法的適合は保証されない。」
• EA · EA-004非LLM AI総合編 — OCR、画像認識、音声認識・合成、翻訳、埋め込み、reranker、分類・回帰・異常検知、画像/動画等の専用AIを、LLM中心の会話/生成系と混同せず運用契約・評価器・実行基盤で整理するためのprovider-neutral taxonomy「『非LLM AI』は、古いAIや小さなモデルだけを指す言葉ではない。企業システムではOCR、音声認識、音声合成、画像認識、翻訳、埋め込み、reranker、分類・回帰・異常検知など、特定の入力を特定の型の出力へ変換する専用AIが今も独立した運用部品として使われる。これらの内部実装はLSTM、Transformer、NMT、場合によってはLLMを含み得るため、『LLMかどうか』と『専用部品かどうか』は別に確認する。選定時に重要なのは、入
• EA · EA-248CDCでAI Knowledgeを更新するChange Data Capture（CDC）は、databaseの変更をAI/RAG knowledgeへ低遅延で届ける経路として利用できます。ただし、CDCを導入しただけでsource databaseからretrieval indexまでexactly-onceに一致するわけではありません。 CDC transportと、document/chunk/embedding/search indexへのmaterialization
• EA · EA-011Enterprise AIベンチマーク実験室Enterprise AIの評価は、公開leaderboardの単一scoreやmodel単体の比較だけで受入可否を決めず、実際に使うmodel・prompt・retrieval・tools・permissions・runtime・agent scaffoldを含む **System Under Test (SUT)** を、再現可能なfixtureとversion固定したgraderで測る。agentでは最終結果だけでなく、tool
• EA · EA-1209Perplexity／Sonar Product-surface Operating ProfilePerplexityを法人運用する際は、Web/SaaSの検索・研究体験、EnterpriseのSpaces・組織管理・コネクタ、開発者向けSearch API、Agent API、旧Sonar Chat Completionsを同じ製品面として扱わない。2026年10月20日時点で、Perplexity公式ドキュメントは新規開発にAgent APIを推奨し、Sonar Chat Completionsのサポートは2026年9月27日に
• EA · EA-1214Gemma Open-weight Model-family Operating Profile「GemmaはApache 2.0のGoogle製open modelで、ローカルなら安全に使える」ではなく、「採用するGemma family/variant/revisionごとにlicense、weight hash、runtime、quantization、capabilityを固定する。Gemma 4は現行公式model cardでApache 2.0だが、旧familyには別Termsの対象があり、self-host時のse
• EA · EA-1215NotebookLM Workspace／Source／Sharing／Grounding Operating Profile「NotebookLMはsourceだけを使うのでhallucinationしない」「citationがあるので検証済み」「Chat Viewならsourceは見えない」とは記述しない。「指定したNotebook/source set/account surfaceでgrounded outputを生成し、重要claimはcitation passageと原sourceをreadbackして検証する。sharing、sync、priva
• EA · EA-249ETL・ELTからAIの知識索引まで更新の成立を追うETLは取り出したデータを変換してから読み込み、ELTは読み込んだ後の基盤で変換します。AIの知識更新では、その後にも解析、分割、embedding、索引公開、権限の反映があります。取込ジョブが成功しただけで、検索や回答が最新・正確・閲覧可能になったとは判断できません。原本から検索可能な版まで、何がどこまで反映されたかを追います。
• EA · EA-251Data Quality Gate for RAG／AIRAG/AIのData Quality Gateは、定義したdata constraintsを満たさないrevisionをindex/servingへ進めないための制御です。 Gate PASSは「検査したconstraintを満たした」ことを示します。retrieval relevance、groundedness、answer correctnessまで保証するものではありません。
• EA · EA-252Data Lineage／ProvenanceをAI回答までつなぐAI回答のcitation、execution trace、data lineageは同一ではありません。 citationは回答からsourceを参照する表示、traceはLLM・retrieval・tool等の実行経路、lineageはsource artifactから派生artifactまでのderivationです。監査・再現・影響分析に使う場合は、この三者をstable identifierで接続します。
• EA · EA-255Feature Store × Generative AIFeature 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。
• EA · EA-256KMS／HSM／Envelope Encryption for AIKMS/HSMはAI workloadのroot/key material保護と監査可能なcryptographic gateに有効です。ただし、KMS/HSMを利用しているだけでprompt、application memory、DEK cache、logs、vector data、tool actionまで自動的に安全になるとは扱いません。
• EA · EA-283Cache Isolation／Cross-user Leakage対策「再利用を許す範囲を明示し、類似度とは独立した認可区画と失効制御を、保存・検索・同時要求の全経路で強制する」。一方、「IDをプロンプトへ混ぜれば分離済み」「類似度を上げれば漏えいしない」「TTLがあるので権限失効も即時」「修正PRがマージ済みだから全配備が安全」とはしない。
• EA · EA-513派生AIデータの消去と埋め込み・索引の残留管理原文を削除しても、その原文から作ったチャンク、埋め込み、索引、要約、評価用コピーまで消えたとは限りません。派生AIデータの消去では、元データとの依存関係、削除操作が及ぶ単位、検索からの不可視化、保存領域の回収、バックアップからの再導入、再生成を別々に管理します。EA-512が削除要求全体の伝播と証拠を扱うのに対し、本項は派生表現と保存層の残留を扱います。
• EA · EA-514AIメモリの訂正伝播と古い派生データの修復AIメモリの訂正では、元データの変更成功と、そのデータに依存する要約、ベクトル、索引、キャッシュ、検索結果の更新完了を分けます。正本が訂正済みでも、古い派生物が同じシステムに残り、回答へ再利用されることがあります。依存関係と版を管理し、影響する派生物を再計算し、提供経路で修復結果を再読込することが必要です。本項は訂正と収束を扱い、削除要求の伝播はEA-512、物理的な埋め込み残留はEA-513に接続します。
• EA · EA-526自動化の例外処理が人の処理能力を超えないように設計するAIが処理できなかった仕事を人へ送れば、安全に運用できるとは限りません。人へ渡る件数、難しさ、再処理、担当者の空き時間を合わせて測り、受付量を制御する必要があります。自動化の成功率が上がっても、元の仕事量が増えたり、難しい案件だけが残ったりすると、人の待ち行列は増えます。例外処理の負荷モデルは、この出口の容量を見積もり、期限超過・見落とし・形式的な承認を防ぐための設計です。
• EA · EA-957RAG削除を「要求送信」で完了扱いしないRAGや検索基盤の削除は、削除APIが成功応答を返したことだけで完了と判定してはいけません。少なくとも「削除要求を受理したこと」「管理面で対象ジョブや資源が消えたこと」「検索・取得面で対象データが再び返らないこと」を別の状態として記録し、必要に応じて派生物や外部保存先も個別に確認します。
• EA · CORE-02検索・記憶・出典の対応付けこの章は、「モデルへ入れられる量」「必要根拠を見つける能力」「見つけた根拠を使う能力」「sourceに忠実な生成」「sessionを越えて保持されるmemory/state」を分離し、企業AIのsource利用を検証可能な契約にする。
• EA · PM-CLAUDE-CORE-02CLAUDE：検索・記憶・出典の対応付けCORE-02のpermission-aware retrieval、memory lifecycle、source binding、bounded long-context反証をClaudeの現行公開surfaceへ対応づける。Claude enterprise search／connectors、Messages APIのsearch-result・citations・Files、MCP connector、client-side
• EA · PM-GEMINI-CORE-02GEMINI：検索・記憶・出典の対応付けこの文書は、CORE-02で閉じていないprovider実装・provider実機残差をGemini用のProduct Mappingへ渡すための境界票である。ここで仕様意図、OSS版、issue観測をGemini製品の安全性・可用性・tenant実測へ昇格させない。Q-C02-001/002とAUD-C02-008の残差だけを扱い、新テーマは追加しない。
• EA · PM-GPT-CORE-02OpenAI / GPT：検索・記憶・出典の対応付けこの文書は、CORE-02のQ-C02-001..004をGPT/OpenAIの現行surfaceへ対応づける。対象はChatGPTのCompany Knowledge／apps with sync／Projects／Memoryと、OpenAI APIのfile search／Retrieval／data controlsである。公開仕様、既存のprovider-neutral研究・local実験、本研究の分析を分離し、公開仕様だけで
• EA · PM-GROK-CORE-02GROK：検索・記憶・出典の対応付けThis mapping binds xAI Collections, Collections Search, Files and ZDR to the existing CORE-02 contract. It does not treat collection membership, an API-key permission, an application-supplied metadata filter, a citation
• EA · PM-NOTEBOOKLM-CORE-02NotebookLM：検索・記憶・出典の対応付けThis supplement answers only REQ-NLM-20260909-001 and Q-NLM-SCOPE-001..004. Consumer/Workspace Gemini Notebook, Workspace admin controls, Gemini Notebook Enterprise, source ingestion, chat/notes, Studio artifacts and dow
• EA · ORG-CORE-02組織での適用：検索・記憶・出典の対応付けこの票は、組織・tenant・契約・管理設定・実測値をEnterprise AI CoreやGemini Product Mappingへ混入させないための空の受け皿である。未提供の値を既定値、製品仕様、匿名報告から補完しない。
• EA · ORG-CORE-06組織での適用：プロンプトと設定の管理組織固有のapproved configuration surface、owner、approver、version ledger、source policy、release/canary/rollback、retentionをCore/Product Mappingから分離する。既知の境界は、業務Geminiへのfile sync・API・直接統合は禁止、chatへのsynthetic prompt投入とGem構築試験は可能候補、とい
• EA · PROVENANCE_POLICY出典の来歴と根拠の扱い本辞典は、チャット本文、S001〜S063、packet、registerを、それだけで外部知識の原典とは扱わない。これらは編纂容器・研究記録・中間成果物になり得る。外部情報を含むclaimは、容器を越えて原著者・原組織・原資料まで遡れることを公開条件とする。
• EA · INTEGRATION_READINESS_AUDIT統合時の整合性と残る制約INTEGRATION_READINESS_AUDIT-INT-022: final gate census grants CONDITIONAL_CLEARANCE_FOR_ASSEMBLY. IR-001/002/005/006/007/008 are closed or non-blocking under their existing canonical-input and layer-separation controls.
• EA · PUBLICATION_GATE_CENSUS公開判定と未解決事項APPROVED_FOR_PUBLICATION_WITH_DISCLOSED_RESIDUALS