社内アシスタントを ship するときの最初の直感は、ベクターストアをモデルに接続して完了とすることです。難しい部分は後で現れます — 制限なく成長する支出、お互いのコンテキストを見るべきではないチーム間で漏れる回答、「誰が何を尋ねたか」の明確な記録の欠如。
SchneeAI の価値はここでコントロールレイヤーにあります。すべてのリクエストはサービス・テナント・ユーザーのアイデンティティを携えるため、予算カウンタは課金先チームを把握し、キャッシュは読み取るスコープを把握し、監査イベントはすべてのプロンプトを実人物に紐付けます。RAG レイヤーは検索品質に集中します。SchneeAI はアシスタントを会社規模で安全に運用するための部分に集中します。
何を ship するか
- グラウンディングされたチャットアシスタント — 社内ドキュメントから出典付きの回答。ソースチャンクは UI で可視化。
- チーム対応のリミット — チーム・部門単位の月次トークン予算。予算枯渇時はグレースフルに縮退。
- チーム別分析 — チャネル・チーム横断の公開なしに、チーム毎の利用・コスト・人気クエリを示すダッシュボード。
SchneeAI が扱うこと
| 関心事 | プラットフォームサポート |
|---|---|
| テナント分離 | キャッシュ・Vault・ログ横断でチーン単位のスコープを強制 |
| 予算執行 | チーム・フィーチャー・サービス単位のカウンタと閾値アクション |
| コスト帰属 | マイクロ USD 精度で捕捉、呼び出し元に紐付け |
| ルーティング | フィーチャー毎にモデルを選択 — ダイジェストは安価、統合はプレミアム |
| 監査 | すべてのプロンプトとレスポンスをユーザー・チーム・タイムスタンプに紐付け |
| プロンプトバージョニング | アシスタントを再デプロイせずにシステムプロンプトを更新 |
どう組み合わさるか
Finance チームのユーザーが質問。検索レイヤーは Finance スコープのインデックスから候補チャンクを取得。バックエンドはプロンプトを組み立て — システム、検索コンテキスト、ユーザーメッセージ — Gateway を呼び出し。SchneeAI は Finance チームの予算を確認、アクティブなプロンプトバージョンを解決、構成されたモデルへルーティング、呼び出しを記録、レスポンスを返します。レスポンスは UI で出典付きで表示。
Marketing のユーザーが同じ質問をした場合、別の検索インデックス、別の予算、別の監査スコープにヒット。モデル呼び出しは同じ。でもその周りのガバナンスは違います。