01 / DECISION
何時值得加入這個 primitive
當 semantic similarity 比 exact lookup 更有價值，且你能定義好結果時使用 Vectorize。
02 / ARCHITECTURE
建立最小且站得住腳的路徑
選定一個 embedding model 與 dimension、建立 stable document IDs、版本化 chunks 與 metadata，再於 generation 前評估 top-k retrieval。
- 01先命名 contract
當 semantic similarity 比 exact lookup 更有價值，且你能定義好結果時使用 Vectorize。
- 02只加入一個 primitive
選定一個 embedding model 與 dimension、建立 stable document IDs、版本化 chunks 與 metadata，再於 generation 前評估 top-k retrieval。
- 03保留 failure evidence
維護帶 expected documents 的 labeled queries、量測 recall 與 irrelevant hits，並測試 deletion 與 tenant filters。
03 / REPRODUCE
有證據，再有信心
維護帶 expected documents 的 labeled queries、量測 recall 與 irrelevant hits，並測試 deletion 與 tenant filters。
npx wrangler vectorize list04 / BOUNDARY
Production boundary
Vector database 不保證 factual answer；stale index、weak chunks 與缺少 access filter 可能造成自信失敗或資料暴露。
05 / FIRST-PARTY SOURCES
讓第一方來源保持權威
產品行為、限制、價格與供應狀態會改變；採取行動前請重新核對這些來源。