OpenAI Vector Stores APIリファレンス実践ガイド

今回は、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）、略してRAGについてお話ししましょう。これは、その名の通りクールなAIコンセプトの一つです。RAGは、AIアシスタントが予め学習した知識だけでなく、企業のプライベートデータにアクセスし、あなたにとって本当に役立つ具体的な答えを引き出すことを可能にします。堅牢なRAGセットアップの裏にある秘訣は、ベクトルストアと呼ばれるもので、AIの長期記憶のようなものだと考えることができます。

OpenAIのツールを使っている開発者なら、おそらくVector Stores APIに出会ったことがあるでしょう。このAPIは、AIの記憶を自分で構築するための部品を提供します。このガイドでは、OpenAI Vector Stores APIリファレンスを実践的な観点から解説します。基本的な要素や始め方、そして実際に直面する可能性のあるいくつかの問題点について見ていきましょう。

OpenAI Vector Stores APIリファレンスにおけるベクトルストアの理解

簡単に言うと、ベクトルストアとは、単語そのものではなく、言葉の背後にある意味を理解するために作られたデータベースの一種です。会社のポリシーPDFやヘルプセンターの記事のようなドキュメントを読み込ませると、単に生のテキストを保存するだけではありません。埋め込みモデルと呼ばれるものを使って、そのテキストをベクトルとして知られる一連の数値に変換します。

このベクトルは非常に賢く、コンテンツの文脈的な雰囲気を捉えています。そのため、「返品ポリシー」のベクトルは、「返金を受けるにはどうすればいいですか？」のベクトルと数値的に近くなります。たとえ使われている言葉が違ってもです。これにより、AIはどんなに奇妙な言い回しの質問であっても、適切な情報を見つけ出して答えることができるのです。

OpenAIのVector Storeは、面倒な部分を代行してくれるマネージドサービスです。Assistants APIやResponses APIと連携しやすいように設計されており、以下のような裏方の作業を処理します：

• チャンキング: 大きなドキュメントを、より管理しやすい小さな断片に分割します。

• 埋め込み: それらの断片をベクトルに変換します。

• インデックス化: すべてのベクトルを整理し、迅速に検索できるようにします。

その主な目的は、「file_search」ツールを強化することです。これにより、提供したドキュメントから直接答えを引き出せるAIアシスタントを構築できます。これにより、汎用的なAIがあなたの特定のビジネスに関する専門家へと変わります。

OpenAI Vector Stores APIリファレンスの使い方

OpenAI Vector Stores APIを始めるには、いくつかの主要なオブジェクトとエンドポイントを理解することが重要です。AIアシスタントがデータを利用できるようにするための一般的なフローを見ていきましょう。

ベクトルストアの作成

まず最初に、ファイルを置く場所が必要です。OpenAIの世界では、これを「Vector Store」と呼びます。「POST /v1/vector_stores」エンドポイントへの簡単な呼び出しで作成できます。

パラメータなしでも作成できますが、整理のために「name」を付けておくことをお勧めします。「expires_after」パラメータも非常に便利で、特にテスト時に役立ちます。これにより、ストアに自己破壊タイマーを設定できるため、忘れていたストレージの料金を払い続けることがなくなります。最初の1GBは無料ですが、それ以降は使用量に応じて日割りで請求されます（現在は1GBあたり1日約0.10ドルです）。

「chunking_strategy」を指定することもできます。OpenAIがドキュメントの分割を処理しますが、このパラメータでその方法にある程度の指示を与えられます。「auto」を選択してOpenAIに任せるか、「static」を選択して最大チャンクサイズとオーバーラップを自分で設定できます。

ベクトルストアへのファイルの追加

空のベクトルストアが準備できたら、次はそれを埋める番です。これには2つのステップがあります。まず、ファイルをOpenAIの一般的なファイルストレージにアップロードし、次にそのファイルを特定のベクトルストアにリンクさせます。

ステップ1：ファイルのアップロード

まず、「POST /v1/files」エンドポイントを呼び出します。ここでの重要なパラメータは「purpose」で、「'assistants'」に設定する必要があります。これは、そのファイルが「file_search」のようなアシスタントのツールで使われることをOpenAIに示します。この呼び出しで「file_id」が返され、次のステップで必要になります。

ステップ2：ベクトルストアへのファイルの添付

「file_id」を取得したら、「POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/files」エンドポイントを使ってストアに接続します。これが、チャンキング、埋め込み、インデックス化のプロセスを正式に開始するアクションです。

これはまた、ファイルに「attributes」、つまりメタデータを追加する機会でもあります。これは、ドキュメントに「{"author": "Jane Doe", "category": "refunds"}」のようなキーと値のタグを追加するのに非常に便利な機能です。後でこれらのタグを使って検索をフィルタリングし、AIに特定のドキュメント内だけを検索させることができます。

データのクエリ

ファイルが処理され、インデックス化されると、アシスタントはそれらを使用する準備が整います。アシスタントに「file_search」ツールを追加すると、残りの処理はほぼ自動的に行われます。モデルはユーザーの質問を見て、ファイルからの情報が必要だと判断した場合、バックグラウンドでベクトルストアにクエリを実行します。

より実践的なアプローチが必要な場合や、ベクトルストアのパフォーマンスを確認したい場合は、「POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/search」エンドポイントを使って直接クエリを実行することもできます。これは、デバッグや、標準のAssistantsフレームワーク外で独自のRAGフローを構築するのに非常に役立ちます。

検索に使用する主なパラメータは次のとおりです：

パラメータ	説明	使用例
"query"	答えを見つけたい平易な言葉での質問。	「当社の返金ポリシーは何ですか？」
"filters"	ファイルの「attributes」に基づいて検索を絞り込むための条件。	「author」が「Jane Doe」であるドキュメントのみを検索。
"max_num_results"	返送する関連チャンクの最大数。	長すぎる応答を避けるために、上位3件の結果に絞る。

OpenAI Vector Stores APIを使用する際の課題

OpenAI Vector Stores APIリファレンスは堅牢なツールセットを提供してくれますが、本番環境で使えるRAGシステムをゼロから構築するのは大変なプロジェクトです。いくつかの簡単なAPI呼び出しから始まったものが、すぐに構築と維持に多くのエンジニアリング労力を必要とする複雑なシステムに発展する可能性があります。特に、カスタマーサポートのような重要な用途の場合はなおさらです。

遭遇する可能性のあるいくつかのハードルを以下に示します：

• ワークフローの管理が面倒。 ユーザーとの1回の会話は、単一のAPI呼び出しではありません。アシスタント、スレッド、メッセージ、ランをやりくりする必要があります。また、ランがいつ終了したか、あるいは対応が必要かを判断するために、常にステータスの更新をポーリングする必要があります。これにより、やり取りを管理するためだけに大量の追加コードを書くことになります。

• コントロールパネルがない。 素のAPIでは、ベクトルストアを管理するための使いやすいダッシュボードは提供されません。どのファイルがインデックス化されているか確認したいですか？ ポリシードキュメントを更新する必要がありますか？ すべてをコードを通じて行わなければなりません。これにより、日常的な管理が遅くなり、完全に開発者に依存することになります。

• テストと検証が難しい。 顧客に公開する前に、アシスタントが正しい答えを出すとどうやって確認しますか？ APIには、過去の会話に対してどのように応答するかをシミュレートする方法がありません。これにより、RAGセットアップの品質を評価し、実際に解決できる問題の数を予測し、本番投入する自信を得ることが難しくなります。

• ナレッジを最新に保つことは面倒な作業です。 会社の情報は常に変化しています。Confluenceでポリシーが更新され、Zendeskでヘルプ記事が修正され、古いサポートチケットに新しい答えが現れます。APIを介して手動でファイルのバージョンをアップロードし追跡するのは退屈で間違いやすく、AIがすぐに現実と同期しなくなることを意味します。

eesel AI：OpenAI Vector Stores APIリファレンスの代替案

素のAPIで構築するのは、エンジンの部品箱を渡されて車を組み立てろと言われるようなものです。メカニックのチームがいれば確かに可能ですが、私たちのほとんどはただ乗り込んで運転したいだけです。ここでeesel AIのようなプラットフォームが役立ちます。

eesel AIは、OpenAIなどの強力なAIモデルと検索システムの上に構築された完全なワークフローエンジンを提供します。ナレッジソースの同期から会話の管理まで、RAGパイプライン全体を代行するため、数ヶ月ではなく数分で本番環境対応のAIエージェントを立ち上げることができます。

2つのアプローチの簡単な比較を以下に示します：

機能	OpenAI Vector Stores APIで自作	eesel AI プラットフォーム
セットアップ時間	数日または数週間のコーディング	数分
ナレッジ同期	API経由での手動ファイルアップロード	Confluence、Google Docs、Zendeskなど100以上のサービスと1クリックで統合。
管理	API呼び出しとカスタムスクリプト	ナレッジ、プロンプト、アクションを管理するためのクリーンなダッシュボード。
テスト	手動のAPI呼び出しに限定	ローンチ前に何千もの過去のチケットでパフォーマンスをシミュレート。
制御	きめ細やかだが、コードが必要	自動化の仕組みを正確に定義するためのビジュアルワークフロービルダー。
価格	複数のコスト：ストレージ + API呼び出し + モデルトークン	インタラクションに基づいたシンプルで予測可能な価格設定。

eesel AI を使えば、エンジニアリングの頭痛の種をスキップできます。ファイルをアップロードするためのスクリプトを書く代わりに、ZendeskやSlackなどのソースをワンクリックで接続できます。エージェントのパフォーマンスを心配する代わりに、過去のチケットでシミュレーションを実行して、解決率の現実的な予測を得ることができます。そして、API呼び出しと格闘する代わりに、コードを一行も書かずに、シンプルなUIで強力なワークフローを構築できます。

OpenAI Vector Stores APIに関する最終的な考察

OpenAI Vector Stores APIリファレンスは、企業のデータを隅々まで知っているAIアシスタントを作成するための基本的な構成要素を提供します。これは、RAGシステムをゼロから構築したい開発者にとって素晴らしいツールです。

しかし、いくつかのAPI呼び出しから、信頼性の高い本番環境対応のAIエージェントへの道のりは長く、技術的なハードルに満ちています。迅速に動き、インフラではなく結果に集中したいチームにとっては、プラットフォームアプローチの方が理にかなっていることが多いです。eesel AI は、両方の長所を提供します。トップクラスのAIモデルのパワーと、自信を持って構築、テスト、デプロイできるシンプルでセルフサービスのプラットフォームです。

数ヶ月ではなく数分で、自社のナレッジでトレーニングされたAIエージェントを立ち上げる準備はできましたか？ 無料でeesel AIを試して、サポートの自動化がいかに簡単かをご覧ください。