【2025年版】エッジRAGアーキテクチャ設計ガイド

1. エッジRAGが求められる背景

• 倉庫や小売店舗など、クラウド遅延が致命的な環境でリアルタイム回答が必要。
• データ主権やプライバシー規制により、ローカルでの前処理が求められる。
• モバイル/ロボットからの問い合わせを1つのハブで裁く必要がある。

2. 基本構成

[データソース] -> [ローカルETL] -> [ベクトルDB(エッジ)] -> [軽量LLM or 生成API] -> [レスポンス]

• ローカルETL: PDFやセンサー値を取り込み、差分更新でベクトル化。
• エッジ向けベクトルDB: Milvus Lite、Chroma Embeddedなど軽量ツール。
• 推論層: on-deviceモデル＋クラウドバックアップ。タイムアウト後にクラウドへフェイルオーバー。

3. ネットワーク設計のポイント

1. 階層キャッシュ: トークナイズ済み文書をエッジに置き、クラウド更新時に差分プッシュ。
2. QoS制御: 店舗POSなどクリティカルな通信より低優先度でRAGトラフィックを流す。
3. ローカルフォールバック: WAN断でもローカルモデルがFAQ/手順を返せるようにする。

4. セキュリティと運用

• ログをローテートし、個人情報を自動マスキング。
• モデル/ベクトルDBの署名検証をCI/CDに組み込み、勝手な更新を防止。
• 各拠点の推論結果をメタデータ付きで集約し、品質を可視化。

5. 成功指標

6. まとめ

エッジRAGは「クラウドに近いUX」と「ローカル自治」を両立させる設計がカギです。ベクトルDBとネットワークのチューニングをセットで考えることで、現場に強い生成AI体験を構築できます。