AIチャットボットの「情報の古さ」による誤回答を防ぐ
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する際、メインデータベース（PostgreSQL）の情報は更新されているのに、Vector Database（QdrantやPineconeなど）のデータが先週のまま……といった苦い経験はないでしょうか。その結果、チャットボットが誤った回答を返し、ユーザー体験を損ねてしまいます。
以前は、cronジョブでPythonスクリプトを実行し、テーブルをスキャンして手動で埋め込み（embedding）をプッシュしていました。しかし、データが100万件を超えると、この手法の致命的な弱点が露呈します。遅い上にリソースを大量に消費し、競合も発生しやすくなります。6ヶ月間あらゆるソリューションを試行錯誤した末、たどり着いたのがPeerDB
