Ragchatbot MCPServer

🚀 ローカルMCPサーバーを使用したRAGチャットボットの構築

このプロジェクトでは、StreamlitとMCPサーバーを使用した、検索拡張生成（RAG）ベースの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、チャットボットが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、およびメモリベクトルストレージを利用して、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、新しい機能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： ユーザーはPDFファイルをアップロードでき、システムはPDFPlumberLoaderを使用してテキスト内容を抽出します。

• テキストの分割： RecursiveCharacterTextSplitterを使用して、抽出されたテキストをより小さな部分に分割し、効率的なインデックス作成と検索を実現します。

• ドキュメントのインデックス作成： テキストブロックは、OpenAIEmbeddingsを使用してメモリベクトルストレージにインデックス化されます。

• 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ブロックを検索します。

• 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がユーザーの質問と検索されたコンテキストを組み合わせ、GPT - 4駆動のLLM（ChatOpenAIを通じて）を使用し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ース： 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ースを提供します。