RAG チャットアプリケーション

機能

• PDF ファイルのアップロードと解析
• ドキュメントに基づいた質問応答
• リアルタイムチャットインターフェース
• レスポンシブデザイン

必要要件

バックエンド

• Python 3.9 以上
• pip (Python パッケージマネージャー)

フロントエンド

• Node.js 18.0.0 以上
• npm 9.0.0 以上

セットアップ手順

バックエンドのセットアップ

1. 以下のディレクトリを作成します：

1. バックエンドディレクトリに移動します：

1. Python 仮想環境を作成し、有効化します：

1. 必要なパッケージをインストールします：

1. バックエンドサーバーを起動します：

言語モデルのセットアップ

1. backend/models ディレクトリが存在することを確認します。存在しない場合は作成します：

1. Hugging Face から TinySwallow-1.5B モデルをダウンロードします：
   • TinySwallow-1.5B-Instruct-GGUF にアクセスします
   • tinyswallow-1.5b-instruct-q8_0.gguf ファイルをダウンロードします
   • ダウンロードしたファイルを app/backend/models ディレクトリに配置します

フロントエンドのセットアップ

1. 新しいターミナルを開き、フロントエンドディレクトリに移動します：

1. 依存パッケージをインストールします：

1. 開発サーバーを起動します：

使用方法

1. ブラウザで http://localhost:5173 にアクセスします
2. サイドパネルから PDF ファイルをアップロードします
3. アップロードしたドキュメントに関する質問を入力します
4. AI アシスタントが文書の内容に基づいて回答を生成します

技術スタック

フロントエンド

• React 19.0
• TypeScript
• Vite
• TailwindCSS
• React Router

バックエンド

• FastAPI
• LangChain
• FAISS（ベクトル検索）
• Sentence Transformers
• TinySwallow-1.5B (ローカル言語モデル)