Supavec
Supavec · コーディング · 学習
Supavecは文書をAI対応のナレッジベースに変えるオープンソースのRAGサービスだ。どんなアプリでも自社データで回答できるようになる。
Supavec について
About
Supavecとは
Supavecは検索拡張生成（RAG）のためのオープンソースプラットフォームだ。文書を使うAIアプリで自分で作ると面倒な部分を引き受ける。ファイルのアップロード、チャンクへの分割、埋め込みの生成、ベクトルの保存、そして質問が来たときの検索までを担う。文書をAPIに送り込み、あとはどんなアプリやチャットボットからでも問い合わせられる。
開発チームはCarbon AIがサービスを終了し、利用者が行き場を失ったことを受けてこれを作った。Supavecはオープンソースの代替として位置づけられ、コードを公開しているため、開発者は自分で動かし、中身を確認し、セルフホストもできる。土台は実績のある部品で、中心はSupabaseとpgvector、そしてOpenAIの埋め込みだ。
最大の制約は、Supavecがエンドユーザーではなく開発者向けだという点にある。ダッシュボードはあるが、実際の作業はHTTPエンドポイントとAPIキーを通る。ファイルをアップロードするチャット画面をコードなしで求める人には、完成した消費者向け製品より素っ気なく映る。オープンソースプロジェクトとしても長く続くRAGツール群より小さく、コミュニティのテンプレートは少なめだ。
使い始める
- supavec.comで登録し、ワークスペースを作る。無料プランはカード不要だ。
- ダッシュボードでAPIキーを発行し、安全な場所に保管する。
- アップロード用エンドポイントにファイルかプレーンテキストを送る。解析、分割、埋め込みはSupavecが処理する。
- クエリと使いたいファイルIDを添えて検索リクエストを投げ、該当した箇所をモデルに渡す。
- チャット用エンドポイントに質問を送り、ストリーミングで答えを受け取る。検索結果を自分のアプリに組み込んでもよい。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 文書を使うAIを作る開発者：分割、埋め込み、ベクトル検索という配管作業をSupavecが引き受けるため、チームはアプリ本体に集中できる。
- RAGを急ぎで導入したいスタートアップ：HTTP APIと無料プランがあれば、パイプラインを一から組まずに午後には動く試作ができる。
- 公開コードを重視するチーム：構成は公開されておりセルフホストも可能で、社内データを閉じたサービスに閉じ込めたくない人に向く。
タスク
- サポートボットを作る：ヘルプ文書、製品マニュアル、過去のチケットを上げ、モデルの一般知識ではなくその内容で顧客の質問に答える。
- 社内文書を調べる：APIを規程、契約書、調査メモに向け、質問に合う箇所を取り出す。
- 既存アプリに文書理解を足す：ファイルをSupavecに送り、埋め込みと検索結果を受け取り、自前のモデルと画面はそのまま使う。
シーン
- インフラを持たずにナレッジベースを立ち上げる：保存、埋め込み、検索をSupavecがサービスとして運用するため、管理するサーバーはない。
- 終了するRAGベンダーからの移行：コードが開いているので、同じ文書を移して流れを維持できる。
- 本格開発の前に試作する：無料プランの月100回の呼び出しで、有料プランに進む前にRAGが用途に合うか確かめられる。
主な機能
オープンソースのRAG構成
Supavecはコードを公開し、誰でも読めば実行でき、セルフホストもできる。保存と検索はSupabaseとpgvector、埋め込みはOpenAIに頼るため、土台の部品は多くの開発者になじみがある。オープンなライセンスが最も効くのはベンダーが終了するときだ。ホスティングサービスが止まってもコードは残る。
文書のアップロードと索引
ファイルかプレーンテキストをAPIに送れば、あとはSupavecが進める。内容を解析し、チャンクに分け、埋め込みを作る。対応するファイル形式はすべて同じ流れで扱うため、形式ごとに別の処理を書く必要はない。再同期と上書きのオプションを使えば、元データが変わっても再アップロードせずに最新に保てる。
検索と取得のエンドポイント
検索リクエストはクエリと使いたいファイルIDを受け取り、最も関連するチャンクを返す。これがRAGの中心的な動きだ。モデルが学習時に覚えた内容に頼るのではなく、質問にぴたりと合う箇所を取り出す。結果は自分のプロンプトに差し込んでも、チャット用エンドポイントに渡してもよい。
文書と対話する
Supavecには、アップロードしたファイルを使って質問に答えるチャット用エンドポイントがある。リクエストごとにストリーミングか通常のJSON応答を選べるため、チャット画面は到着順に表示することも、まとめて受け取ることもできる。取得層を自前で作らずに「自分の文書に聞く」機能を最短で形にできる。
運用込みのインフラとシンプルなAPI
保存と検索はプラットフォーム側が動かすため、データベースを用意する必要も、ベクトル索引を調整する必要もない。すべてHTTPエンドポイントとAPIキーで完結し、エラーの返り方も一定だ。RAGパイプラインを一度も組んだことのないチームでも、組み込みは小さく済む。
利用量に応じた段階的なプラン
料金はAPI呼び出し数に連動する。無料は月100回、Basicは750回、Enterpriseは5,000回だ。一段上がるごとにリクエスト速度とサポートが増し、Enterpriseでは複数のAPIキーによるチーム利用と専用インフラが加わる。カード不要の無料プランがあるため、支払う前に始めやすい。
メリットとデメリット
メリット
- オープンソースのコード：構成全体が公開されセルフホストもできるため、ホスティングサービスが止まってもプロジェクトは残る。
- 立ち上げが速い：ワークスペース、APIキー、いくつかのエンドポイントで、数分で文書から回答へたどり着ける。
- 運用込みのインフラ：分割、埋め込み、ベクトル検索がサービスとして動き、維持するデータベースがない。
- 料金が明確：月間のAPI呼び出し数に結びついた3つのプランで、利用が増えても費用を見通せる。
- 無料の入口：カード不要で月100回まで使えるため、上位プランに上げる前に実際の文書で試せる。
デメリット
- 開発者向け：製品はHTTPエンドポイントとAPIキーの背後にあり、非技術者は助けなしでは扱いにくい。
- 下位プランの速度制限：無料は毎分5リクエスト、Basicは毎分15リクエストで、大量に回すと足を引っ張る。
- コミュニティが小さい：新しいプロジェクトだけに、長く続くRAGフレームワークより解説、例、連携が少ない。
- 対話の質はモデル次第：Supavecが正しい箇所を取り出しても、答えの良し悪しはつなぐモデルに左右される。
よくある質問
Supavecは自分の文書を、AIアプリが問い合わせられるナレッジベースに変える。アップロード、分割、埋め込み、取得を担うため、モデルの一般知識ではなく自社データで質問に答えられる。
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