プライバシー保護 メール検索システム構築ソリューション
Vespaのストリーミング検索（Streaming Search）モデルは、プライバシーに配慮したシナリオに対応するのに理想的で、主な利点があります：
- データ分離グローバル・インデックスは作成されず、各ユーザーのデータは独立して扱われる。
- コスト最適化従来の検索に比べて20倍のリソース消費削減
- リアルタイム保証バッチインデックスを待つ必要がない。
実施ステップ
- ストリーミング検索モードを有効にする（キー設定例）：
{
"schema": {
"document": { "mode": "streaming" }、
"documenttype": "email"
}
} - 物理的な分離を確実にするため、データをユーザーIDごとにスライスして保存する
- 検索フロントエンド開発時のユーザー認証の厳格化
- 一般的な意味理解要件（スパム認識など）には、軽量の機械学習モデルを導入することができる。
警告だ：
- ストリーミング・モードでは、ユーザー間のデータ集計分析はサポートされません。
- 過去6ヶ月分のデータはストリーミング・ストレージに保存し、過去のデータはオブジェクト・ストレージにアーカイブすることを推奨する。
- ブルートフォースによるクラッキングを防ぐため、APIを監視してアクセス頻度の制限を設定する。
このソリューションは、GDPRのコンプライアンス要件を満たしながら、シングルユーザーの1,000万件のEメールデータの検索レイテンシが200ミリ秒未満であるなど、実際のアプリケーションで検証されている。
この答えは記事から得たものである。Vespa.ai: 効率的なAI検索・推薦システム構築のためのオープンソースプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " プライバシー保護を考慮した効率的なパーソナライズドEメール検索システムを構築するには？
