Rag MCP Pipeline Research

🚀 検索強化生成とマルチクラウド処理に基づくワークフロー研究

この研究は、検索強化生成（RAG）とマルチクラウド処理（MCP）サーバーの統合を探索する包括的な計画で、完全に無料のオープンソースモデルのみを使用しています。

🚀 クイックスタート

このリポジトリは、大型言語モデル（LLMs）をMCPサーバーを介して外部サービスと統合する方法を理解するための構造化された学習および研究パスとして機能し、会計ソフト（QuickBooksなど）の統合などの実際のビジネスアプリケーションに焦点を当てています。

セットアップ手順

1. このリポジトリをローカルマシンにクローンします：

   git clone https://github.com/your-username/rag-mcp-pipeline-research.git
   cd rag-mcp-pipeline-research
   

2. 環境を準備するためにインストールスクリプトを実行します：

   # プロジェクトディレクトリに移動
   python src/setup_environment.py
   

3. 仮想環境をアクティブ化します：

   # Windowsシステム
   venv\Scripts\activate
   
   # macOS/Linuxシステム
   source venv/bin/activate
   

4. モジュール0：前提条件から学習を開始します。

5. 各モジュールを順番に完了させます。

6. 各部分の実践演習を完了させます。

実行コマンド

# リポジトリをクローンしてディレクトリに移動
git clone https://github.com/your-username/rag-mcp-pipeline-research.git
cd rag-mcp-pipeline-research

# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

# 環境を起動
source venv/bin/activate

# サンプルコードを実行
python src/example.py

✨ 主な機能

• 有料APIキー不要 - 無料のHugging Faceモデルを使用
• ローカルでの実行 - 外部依存関係に依存しない
• 包括的なステップバイステップのドキュメント - 初心者にも優しい
• 実用的なサンプル - 動作するコード付き

📚 ドキュメント

研究モジュール

モジュール0：前提条件

特定の分野に深入りする前に、しっかりとした基礎を築きます。

• プログラミングとツール：Python、Git/GitHub、Docker
• 基本概念：機械学習、RESTful API、クラウドサービス
• AIとLLMの基礎：Transformer、RAG、プロンプトエンジニアリング技術の理解
• 開発環境のセットアップと無料モデルの構成

モジュール1：AIモデリングとLLM統合

• さまざまなLLMアーキテクチャとその能力を習得します。
• 異なるLLMプロバイダー（Hugging Face、オープンソースモデル）の統合方法を学びます。
• 分野固有のタスクの微調整戦略を開発します。
• 評価指標とパフォーマンス最適化を行います。

モジュール2：ホストデプロイとAIアプリケーション戦略

• AIアプリケーションの拡張可能なインフラストラクチャを構築します。
• コスト最適化のテクニックを学びます。
• モデルサービスオプション（サーバーレス、コンテナ化、専用インスタンス）を検討します。
• LLMアプリケーションにおけるモニタリングと可観測性の重要性を理解します。

モジュール3：MCPサーバーの詳細

• MCPサーバーのアーキテクチャとコンポーネントを理解します。
• 外部サービス統合のための安全なAPIゲートウェイを構築します。
• 認証と承認モードを設定します。
• コマンド実行プロトコルと標準化を行います。

モジュール4：API統合とコマンド実行

• ビジネスソフトウェアAPI（QuickBooksなど）の統合を行います。
• データ変換と正規化を行います。
• エラー処理と弾力性戦略を開発します。
• テストと検証方法を学びます。

モジュール5：RAG（検索強化生成）と代替戦略

• ベクトルデータベースの選択と最適化を行います。
• ドキュメント処理パイプラインを構築します。
• 混合検索方法を使用します。
• LLMの代替強化戦略を検討します。

🔧 技術詳細

プロジェクト目標

1. RAGとMCPサーバーの概念を全面的に理解する。
2. 人気のあるビジネスソフトウェアのプロトタイプ統合を構築する。
3. AI駆動のデータ入力と処理フレームワークを開発する。
4. 将来の実装のためのドキュメントとベストプラクティスを作成する。

なぜ無料モデルを使用するのか？

このプロジェクトでは、OpenAIなどの商用APIではなく、Hugging Faceなどの無料のオープンソースモデルを意図的に選択しています。理由は以下の通りです。

1. アクセス可能性 - 誰でも無料で参加できます。
2. 教育的価値 - モデルの内部メカニズムをより深く理解できます。
3. 費用対効果 - 開発初期段階でのリソース投入を節約できます。
4. 透明性 - ソースコードが公開されているため、デバッグと最適化が容易です。
5. 多様性 - オープンソースコミュニティのサポートにより、豊富なエコシステムが構築されています。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMIT Licenseの下でライセンスされています。