ベクトルDB

AI(企業向け)

AIエージェントの「埋め込みベクトル漏洩・反転攻撃(Embedding Inversion Attack)」対策ガイド【2026年版】——RAGのベクトルDBから元テキスト・PII・社内機密を復元される手口と、ノイズ注入・次元削減・差分プライバシー・アクセス制御による多層防御設計

RAG(Retrieval-Augmented Generation)を構築する際、社内文書やマニュアル、顧客データを「埋め込みベクトル(Embedding Vector)」に変換し、Pinecone・Qdrant・Weaviate・pg...
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AIエージェントの「マルチテナント分離」設計ガイド【2026年版】——複数クライアント・複数部署のデータを1つのAIシステムで扱うときの情報漏洩防止アーキテクチャ

はじめに——「1つのAI、複数のお客様」は情報漏洩の温床 AIチャットボットやRAG(検索拡張生成)を自社サービスとして提供する中小企業が増えています。しかし、1つのAIシステムを複数の顧客や部署で共有する「マルチテナント」構成には...
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AIエージェントの「メモリ汚染」攻撃対策ガイド【2026年版】——長期記憶・ベクトルDB・会話履歴を守る防御設計

はじめに——あなたのAIエージェント、昨日と「同じ人格」で動いていますか? AIエージェントが長期間にわたって稼働し、過去の会話やタスク履歴を「記憶」として蓄積する時代が本格的に到来しました。LangChain、LlamaIndex...
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AIエージェントのメモリ設計・長期記憶・コンテキスト管理 完全ガイド【2026年版】——短期記憶・長期記憶・作業記憶の3層アーキテクチャで「前回の会話を覚えているエージェント」を構築する

はじめに——「昨日の会話を覚えていない」エージェントは仕事に使えない 「さっき伝えた内容をもう忘れたの?」「同じ質問に毎回違う回答をする」「先月の業務結果を活かしてくれない」——AIエージェントを業務に導入した企業が最初にぶつかる壁...
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ローカルLLM × RAG 統合構築ガイド【2026年版】|Ollama+AnythingLLMで社内文書を完全オフライン検索できる環境を1台のPCに構築する——クラウドに一切データを出さない「鎖国RAG」の作り方

はじめに——「クラウドにデータを出せない」企業のためのAI活用 ChatGPTやClaudeは強力ですが、使えない場面があります。 顧客の個人情報を扱う士業事務所、患者データを参照したい医療機関、財務データをAIに読ませたい会...
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AI×社内ナレッジ検索システム構築ガイド【2026年版】|「あの資料どこだっけ?」をゼロにする——Google Drive・SharePoint・Notionの社内文書をRAG+MCPで横断検索できる仕組みを作る

はじめに——「あの資料どこだっけ?」が年間400時間を消し飛ばしている 「この前の見積もり条件、どのフォルダに入れたっけ?」「前任者が作った手順書、Notionにある? Google Driveにある? SharePointにある?...
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RAGセキュリティ完全ガイド【2026年版】——データポイズニング・間接インジェクション・チャンキング攻撃から社内知識ベースを守る

RAGセキュリティ完全ガイド【2026年版】——データポイズニング・間接インジェクション・チャンキング攻撃から社内知識ベースを守る AI基礎知識 2026.03.05 目次 はじめに——RAGが「攻撃の新...
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