FastAPI
LangChain
pgvector
RAG
エンタープライズ環境でRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する際、PoC段階では動いても本番投入で課題が山積することがあります。今回はその解決策を体系的にまとめます。
推奨スタック
API層
FastAPI + Pydantic v2。型安全なリクエスト/レスポンス検証で本番品質を確保。
ベクトルDB
pgvector（PostgreSQL拡張）。既存DBと統合でき、運用コストを抑えられます。
オーケストレーション
LangChain + Claude API。Anthropicのモデルで高品質な日本語生成を実現。
監視
Langfuse でトレース・評価・コスト管理を一元化します。
セキュリティ対策
エンタープライズRAGで忘れがちなのがプロンプトインジェクション対策とPII（個人識別情報）検出です。入力サニタイズ・システムプロンプトのハードニング・出力フィルタリングの3層防御を推奨します。