アプリケーション側でのEmbeddingモデル変更を「設定のみ」で完結させる設計とA/Bテスト基盤

アプリケーション側でのEmbeddingモデル変更を「設定のみ」で完結させる設計とA/Bテスト基盤｜chov

Embeddingモデルを切り替えながら推薦を比較できる構成を、noteのアプリケーション側の実装から説明する記事。

推薦APIのモデル指定をQdrantのコレクションへ対応付け、GrowthBookの実験割り当てをBFFへ渡す。生成API側もモデルを指定できるようにし、モデル変更時のアプリ側作業を設定へ寄せる設計を学べる。

学習・モデル切り替え：推薦APIのモデル引数から対象コレクションを選び、Embedding生成側にも同じモデル指定を渡す。／確認 2026-09-14／https://note.com/chov/n/n5afc548bd190

学習・比較の記録：実験グループと使用モデルをレスポンス・ログへ含め、A/Bテストの結果と対応付ける。／確認 2026-09-14／https://note.com/chov/n/n5afc548bd190

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2025年のnoteでの設計事例。アプリ側が設定で変更できる前提として、推薦基盤側のモデル実装が必要。将来の外部モデルへの再移行は構想として説明されている。

出典：chov「アプリケーション側でのEmbeddingモデル変更を「設定のみ」で完結させる設計とA/Bテスト基盤」／公開・更新情報：2025-12-09／確認日：2026-09-14／https://note.com/chov/n/n5afc548bd190

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