HR Policy Chatbot

🚀 ローカルMCPサーバー付きのRAGチャットボット

このプロジェクトは、職場規則に関する質問に対応するために、localhost MCPサーバーを機能呼び出しの中心として利用した、RAG（Retrieval Augmented Generation）ベースのHRチャットボットを構築します。ユーザーがPDFファイルをアップロードすると、チャットボットはそれらのPDFから関連情報を抽出し、自然言語の質問に回答することができます。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、StreamlitとMCPサーバーをベースにしたRAGチャットボットを実装しています。ユーザーはPDFファイルをアップロードでき、チャットボットはそれらのPDFから関連情報を抽出して自然言語の質問に回答します。このシステムは、OpenAIモデル、LangChainツール、およびメモリ内のベクトルストアを利用して、効率的なドキュメント検索を実現しています。

✨ 主な機能

• MCPツールの統合：
  MCPを使用してツールを編成し、ドキュメントのインデックス作成、検索、および回答生成間の通信を円滑にします。バックエンドツールは、新機能を追加するために簡単に拡張または置き換えることができます。

• PDFのアップロードと解析：
  PDFファイルをアップロードすると、PDFPlumberLoader を使用してテキスト内容を抽出します。

• テキストのチャンク分割：
  RecursiveCharacterTextSplitter を使用して、抽出したテキストをより小さい段落に分割し、インデックス作成と検索を容易にします。

• ドキュメントのインデックス作成：
  チャンク分割されたテキストをメモリ内のベクトルストアにインデックス化し、OpenAIEmbeddings を使用して埋め込みを生成します。

• 類似性検索（コサイン類似度）：
  ユーザーがクエリを送信すると、チャットボットは類似性検索を実行して、クエリに最も関連するドキュメントの段落を検索します。

• プロンプトベースの回答生成：
  カスタムプロンプトテンプレートを使用して、ユーザーの質問と検索されたコンテキストを結合し、GPT - 4駆動のLLM（ChatOpenAI を使用）を通じて最終的な回答を生成します。

• インタラクティブなインターフェイス：
  アプリケーションはStreamlitを使用して、ユーザーの質問とボットの回答を表示するインタラクティブなチャットインターフェイスを提供します。

📚 結果

（原文で結果について具体的な記述がなかったため、そのまま表示します。） 結果