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UClone - OpenSearch で大規模データ検索を最適化する

概要

会話データの増加に伴う検索性能のボトルネックを解消し、AI 応答の品質を高める

技術スタック

  • Go

    Go

  • MySQL

    MySQL

  • PostgreSQL

    PostgreSQL

  • Redis

    Redis

  • OpenSearch

    OpenSearch

  • Docker

    Docker

  • GCP

    GCP

チーム

ソフトウェアエンジニアインターン

期間

2026.01 ~ 2026.03

詳細

  1. 概要
    • UClone は、ユーザーのペルソナを反映した AI クローンを生成し、それを活用して業務の代行やソーシャルなコラボレーションを支援する LLM ベースのソーシャルプラットフォームです。
    • シリコンバレーのスタートアップでリモート勤務し、サービスのバックエンドおよびフロントエンド開発と、クラウドインフラの運用を担当しました。
  2. 問題の背景
    • 会話データの増加に伴い、既存の DB ベース検索に性能上のボトルネックが発生しました。
    • また、LLM に注入できるコンテキストが限られており、AI 応答の品質を高めるうえで限界がありました。
  3. 解決方法
    • OpenSearch クラスターを構築し、既存の DB 検索を移行することで検索の応答速度を改善しました。
    • 会話データの埋め込みパイプラインを設計し、ベクトルインデックスを導入することで、より多くのコンテキストを検索・注入できるようにしました。
  4. その他の貢献
    • Go サーバーを含むフルスタック(Web・アプリ)機能を開発し、本番サーバーを運用しました。
    • GKE ベースのロードバランサーを構築し、LLM API を統合・最適化して固定費を削減しました。
    • シリコンバレー企業とリモートで働きながら、デイリーミーティング中心のアジャイルな開発を経験しました。