マルチテナント・アーキテクチャとデータ分離メカニズムの技術的実装
Base Chatは、組織間のデータの厳密な分離を保証するレイヤー設計により、マルチテナント対応を可能にします:
アーキテクチャ実装の原則
- グローバルサービス層(GSL)チャットボットのコアエンジンと認証システムを共有
- テナントコンテキストレイヤユーザーと組織を Google 認証情報と関連付けます。
- 知識ベース・ルーティング・レイヤテナントIDに基づいて、対応するRagie Connectエンドノードに自動的にマッピングされます。
データ分離戦略
- データベース設計: PostgreSQLの全テーブルでテナントID(tenant_id)を外部キーとして使用する場合
- セッション分離ユーザー認証通過後、JWTトークンにテナント・コンテキスト情報を注入する。
- ナレッジ・ベース・コネクション各組織は、ナレッジデータを物理的に分離するために、Ragie Connectの個別のインスタンスを構成する必要があります。
- クエリーフィルタリングすべてのSQLクエリには、自動的にWHERE tenant_id=xxx条件が付加されます。
この設計により、論理的な分離によって組織間のデータのプライバシーを確保しながら、システム・リソースの共有利用が保証されます。管理者は、ナレッジベースの接続パラメータ、ユーザー権限グループの設定など、テナントの構成を独自のインターフェイスで管理できます。
この答えは記事から得たものである。Base Chat: Ragieに基づく知識ベース構築のためのマルチテナント型チャットボットについて