AI TECH
AI最新技術
MCP、構造化出力、推論サーバーなど新しい AI の技術を、構成図・コード・手順・落とし穴まで、実装する人の目線で確かめる。
4本の記事
不具合報告の類似検索を PostgreSQL で作る：pgvector・埋め込み・ハイブリッド検索過去の不具合報告から「似た事例」を探す仕組みを、PostgreSQL と pgvector、日本語対応の埋め込みモデルで組む手順。HNSW 索引、キーワード検索との合成、絞り込みで件数が足りなくなる問題まで、動かして確かめた。
MCP で社内の業務データベースを AI につなぐ：最小構成と権限設計Model Context Protocol（MCP）で、生産・品質の PostgreSQL を Claude などの AI から読めるようにする手順。2026年7月版の仕様と SDK v2 に沿った TypeScript のサーバー、読み取り専用ロール、登録方法、守りの設計までを、動かして確かめたコードで示す。
構造化出力で不具合報告を JSON にする：スキーマ設計・検証・再試行の実装自由記述の不具合報告を、Claude API の構造化出力と Pydantic で JSON にする実装手順。スキーマの設計、マスタとの照合、拒否と途切れの扱い、再試行と人の確認への振り分けまで、Python のコードで示す。
vLLM で社内に LLM 推論サーバーを立てる：OpenAI 互換 API・量子化・複数 GPUオープンな言語モデルを社内の GPU サーバーで動かし、OpenAI 互換の API として使う手順。vLLM 0.31 の導入、日本語モデルの起動、2 枚の GPU への分割、メモリの設定、--api-key だけに頼らない守り方まで、コマンドとコードで示す。