DocusaurusからWordPressへ：AIチャットを構築する3つの方法
私は3つの異なるAIチャット・アーキテクチャを構築しました。それぞれが異なる課題を解決します。
目標は「最高の技術」を見つけることではありません。目標は、技術をターゲットユーザーに適合させることです。
1. 静的インデックス (Docusaurus + Vercel) このアプローチでは、静的サイト内のJSONファイルを使用します。ビルドステップによって、Markdownファイルを単一のインデックスに変換します。検索は、サーバーレス関数を使用してメモリ内で実行されます。
• 最適な用途：自身で管理するドキュメントサイト。 • メリット：追加のインフラが不要。高速かつ低コスト。 • デメリット：拡張性がない。少量のテキストにしか対応できない。
2. スケーラブルなサービス (Neon + pgvector) これは、ベクトルサポートを備えたPostgresデータベースを使用します。実際のセマンティック検索を利用して、データを迅速に検索します。
• 最適な用途：多くのユーザーを持つSaaS製品。 • メリット：膨大なデータを扱える。マルチユーザーアカウントと履歴をサポートしている。 • デメリット：マネージドインフラと、より多くの運用作業が必要。
3. ドロップイン・プラグイン (WordPress) このバージョンは、ベクトルをWordPressのデータベースに直接格納します。PHPを使用して、テキストチャンクに対してブルートフォース検索を実行します。
• 最適な用途：シンプルなWordPressプラグインを求めるクライアント。 • メリット：追加設定が不要。あらゆるWordPressホストで動作する。サイト内のデータベース内で完結する。 • デメリット：非常に大規模なデータセットでは低速になる。
重要なポイント：
- アーキテクチャをデプロイ方法に合わせる。別のデータベースを必要とするWordPressプラグインは、有用なプラグインとは言えません。
- 小さく始める。複雑なデータベースを構築する前に、静的なJSONインデックスを使ってユーザーエクスペリエンスが機能するかを検証しましょう。
- 小規模なサイトならブルートフォース検索で十分です。数千の文章程度であれば、十分に高速です。必要に迫られるまで、複雑なベクトルエンジンを使用する必要はありません。
- コードの柔軟性を保つ。ベクトルストアにはインターフェースを使用しましょう。これにより、アプリを書き直すことなく、JSONからPostgresへ切り替えることができます。
- セキュリティは重要です。あらゆるレイヤーでAPIキーを暗号化してください。機密性の高いユーザーデータを扱わずに済むよう、Bring Your Own Key (BYOK) モデルを採用しましょう。
出典: https://dev.to/kaidanov/from-docusaurus-mai-to-a-wordpress-ai-chat-with-vectors-41ba