Multi-tenant RAG workspace

CompanyBrain

会社ごとのデータベースを分離し、ログインユーザーの権限に応じてRAG回答を返す、学習用ナレッジAIアプリです。

Supabase AuthPostgres / pgvectorRole-based accessUsage billing
tenant_acme / dataset_product

Scoped RAG

顧客ごとに独立したナレッジ検索

tenant_id と dataset_id をサーバー側で強制し、参照可能な文書だけを回答に使います。

Storage

26.2 KB

無料枠超過を自動で集計

Role

owner / editor / viewer

更新、閲覧、公開URL発行を分離

Answer

公開ナレッジから 2 件を参照しました。引用元付きで回答します。

Overview

急に管理画面へ入らず、まず価値が伝わる入口に。

01

顧客ごとにDBを独立

tenant 単位で文書、チャットログ、意見箱、課金イベントを分離。会社ごとの公開チャットURLも発行できます。

02

ユーザー権限でRAGを制限

owner、admin、editor、publisher、viewer の role により、閲覧、更新、公開URL発行を切り分けます。

03

データ量に応じた課金設計

source text、metadata、vector bytes を集計し、無料枠、保存上限、超過課金の状態を表示します。

Architecture

ブラウザからDBへ直接触らせず、APIで権限を確定。

UIは Vercel、永続化は Supabase。サーバー側APIがセッションから membership を解決し、 tenant/dataset filter を付与してから検索、更新、ログ保存を行います。

1
Browser UI
2
Vercel API
3
Supabase Auth
4
Postgres + pgvector
5
RAG answer with citations

Try the prototype

まずはデモデータで、顧客別RAGの挙動を確認できます。

Acme Learning と Mirai School のサンプルを使い、ユーザーごとの参照範囲、公開チャット、意見箱、課金タブを確認できます。