01 / DECIDE
Architecture decision
回答を model memory ではなく controlled corpus に grounding する必要がある場合に使う。
embedding は semantic comparison を支えるが、production retrieval には chunk ownership、metadata filter、freshness、citation、deletion が必要。 input、output、state、side effect を一つの観測可能な経路にしてから、retrieval と generation を分離する の所有層を決めます。
02 / BUILD
3段階の実装
- 01
contract を定義
caller、data classification、success condition、timeout、cancel、ownership を先に記述します。回答を model memory ではなく controlled corpus に grounding する必要がある場合に使う。
- 02
狭い経路を構築
request correlation、typed state、reversible failure handling を持つ一つの end-to-end path だけを実装します。embedding は semantic comparison を支えるが、production retrieval には chunk ownership、metadata filter、freshness、citation、deletion が必要。
- 03
outcome を証明
acceptance を再実行可能な fixture、contract test、browser test にします。golden query set で relevant recall、citation precision、stale-document leakage、no-answer behavior を測る。
03 / BOUND
Production boundary
retrieval 前に document-level authorization を実施し、削除・失効 content を全 derived index から除く。
04 / PROVE
Acceptance evidence
golden query set で relevant recall、citation precision、stale-document leakage、no-answer behavior を測る。
SOURCE / HTTP
再現可能な source probe
curl -fsSI 'https://developers.openai.com/api/docs/guides/embeddings' | sed -n '1,5p'