AI-ChatGPT活用

RAG用（検索拡張生成）に登録したベクトルDBの利用形態による範囲について

RAG用に独自の学習データ用に登録したベクトルDBは、ChatGPT上は、利用形態によって適用範囲に違いがありますので、その辺の情報を記載します。

💻利用範囲の違い（RAG／ベクトルDB）

利用形態学習／登録データの適用範囲補足
① ChatGPT（Web, Plus）チャット単位（※セッション単位）※基本、RAGは利用なし。ー
② カスタムGPT（Plus/Team/Enterprise）GPT単位（ユーザー間共有不可）
※簡易RAGで利用可。		アップロードした知識ファイルは他のGPTには引き継がれない
③ OpenAI API + 自前RAG構築ユーザーが管理するスコープ自由（個人・組織）
※RAGで利用可。		FAISS/Chromaに登録 → 組織内で共有可
④ ChatGPT Team / Enterprise組織単位（管理者で管理可）
※RAGで利用可。		ナレッジベースやファイル管理が可能。アクセス制限やロールも設定可

👉 それぞれの利用形態による利用例

方式範囲利用例
ChatGPT Plusセッション or カスタムGPT単位特定設計書をカスタムGPTで使いたい
OpenAI API + RAGローカル or DB単位（自分で設計）チーム共通の設計書・業務知識をRAGで共有
Enterpriseプラン組織内ユーザー共通のナレッジ基盤社内FAQ・社内ルールを全部検索可能にする

登録したベクトル情報の利用範囲

観点ChatGPT（Web）カスタムGPTAPI + RAGEnterprise
登録の記憶性△（セッション終了でリセット）
※RAG利用なし		◎（GPT内で保持）◎（DB保存）◎（管理ポータルで保持）
他ユーザーと共有可××（個人GPT）◎（自前設計）◎（管理設定で共有）
検索対象のスケール数ファイル（軽量）数十～数百チャンク数百万チャンクまで可業務全体も可能

👉 パターン別利用構成例

目的最適構成備考
自分用RAGでChatGPTに設計書読ませたいカスタムGPT + アップロードPDFWeb画面で完結、PlusでOK
開発チーム内で設計書から回答できるようにしたいOpenAI API + FAISS / Chroma自前構築・共有可能、ローカル/サーバOK
社内全体にナレッジ検索を提供したいChatGPT Enterprise + ナレッジ管理組織管理者設定が必要、有料契約あり

この辺の情報を元に利用シーンによって、RAG/ベクトル化を考えたいとは思います。

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