概要

AIRAは「AI Research Assistant for Recommender Systems」を掲げるオープンソースプロジェクトで、LangGraphベースのリサーチ／設計エージェントです。ユーザーが論文（PDF）やビジネス・データ要件を入力すると、論文の自動読み込みとチャンク分割による要約、KPIや制約条件との整合を行い、オフライン／リアルタイム双方の推薦アーキテクチャ設計や、ベースライン設定・A/Bテスト計画まで含む実験ロードマップを自動生成します。研究仮説の整理や設計検討、実装開始前の方針決定を短縮することを目的としています。

リポジトリの統計情報

スター数: 4
フォーク数: 1
ウォッチャー数: 4
コミット数: 10
ファイル数: 10
メインの言語: Python

主な特徴

論文PDFの自動ロード、チャンク分割による重要情報抽出と要約
KPI・制約条件と研究インサイトの整合・優先付け
オフライン（バッチ）とリアルタイム（オンライン）両対応の推薦アーキテクチャ設計提案
ベースライン設定とA/B実験計画の自動生成

技術的なポイント

AIRAのコアはLangGraphを用いた「エージェントワークフロー」で、論文解析→要約→設計提案→実験計画という一連のタスクをパイプライン化している点です。まずPDF読み込み後にテキストをチャンク化（長文分割）して、各チャンクから重要箇所を抽出・要約し、埋め込み検索や関連付けに利用できる形にします。この段階では、文献の引用箇所や手法の要点、実験条件などをメタデータとして保持することで、後続のKPI整合や設計フェーズで参照しやすく設計されています。

設計提案フェーズでは、ユーザーが与えたビジネス要件（KPI、レイテンシ目標、データ制約等）と文献から得られた研究インサイトを照合して、オフラインとリアルタイムのそれぞれに適したアーキテクチャ案を生成します。オフライン側はデータパイプライン、特徴量ストア、定期バッチ学習・評価の流れを、オンライン側は低遅延特徴取得、モデルサービング、キャッシュ戦略などを含めた設計を想定します。また、ベースラインとなる手法（協調フィルタリング、ベクトル検索、簡易ニューラルモデルなど）と、その比較実験（A/Bテスト）の計測指標・サンプルサイズ・期間設計までテンプレート化して自動出力する点が優れています。

実装面ではOpenAI等のLLMを外部APIとして呼び出す設計をとり、.envによるAPIキー管理やrequirements.txtによる依存管理が組み込まれています。さらに、chat_ui_streamlit.pyのような簡易UIがあり、ユーザーインタラクションを通じてPDFアップロード→要件入力→結果表示までワンストップで試せる構成です。将来的には埋め込みストア（vector DB）やオンプレモデル、差分プライバシー対応、CI/CDによる再現可能な実験管理といった拡張が考えられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
SAMPLE_IMAGE.png: file
chat_ui_streamlit.py: file
image.png: file

…他 5 ファイル

リポジトリには依存関係管理（requirements.txt）やパッケージ化（pip install -e . を想定）関連ファイルが含まれ、実行前にOpenAI等のAPIキー設定が必要である旨がREADMEに明記されています。

まとめ

論文解析から設計・実験計画までを自動化する、推薦システム研究のワークフローを加速する実用的なプロトタイプです。

リポジトリ情報：

名前: AIRA
説明: AIRA : AI Research Assistant for Recommender Systems
スター数: 4
言語: Python
URL: https://github.com/lailac-ds-1207/AIRA
オーナー: lailac-ds-1207
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/212284766?v=4

READMEの抜粋：

AIRA: AI Research Assistant for recommender systems

LangGraph 기반의 리서치/설계 에이전트로, 논문 PDF와 비즈니스/데이터 요구사항을 받아 추천 시스템 아키텍처 및 실험 로드맵을 자동 제안

주요 기능

논문 PDF 자동 로딩 및 청크 분할, 핵심 요약
KPI·제약과 연구 인사이트 정렬
오프라인+실시간 추천 아키텍처 설계
베이스라인 및 A/B 실험 계획 생성

빠른 시작

의존성 설치

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

OpenAI 키를 환경 변수로 설정 (.env 사용 가능). 키가 없으면 실행 중断
```
export OPENAI_API_KEY=sk-...
```
실행 예시 …

AIRA：レコメンダー研究支援AIアシスタント