インタラクティブRAG：ベクトルストア編集に特化した次世代情報検索プラットフォーム
概要
Interactive-Ragは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を軸に据えた情報検索および知識管理プラットフォームです。特にベクトルストア内のドキュメントチャンク（単位情報）を容易に編集・更新できるインタラクティブな機能を持つ点に特徴があります。ユーザーはPDFをアップロードし、複数のチャンク分割戦略を使って文書をベクトル化し、埋め込み検索を通じて必要な情報を素早く抽出可能。さらに、検索結果に基づく知識の修正や追加をリアルタイムで行えるため、変化する情報の反映が容易です。直感的なWeb UIを備え、専門知識がなくとも扱えるため、研究者や開発者、ナレッジワーカーにとって強力なツールとなっています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 6
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 6
- コミット数: 14
- ファイル数: 10
- メインの言語: Python
主な特徴
- インタラクティブ編集機能：ベクトルストアに格納された文書チャンクを検索しながらその場で編集・更新可能。
- 多様なPDF取り込みとチャンク分割：複数のチャンク戦略を利用してPDFを効率的に文書単位に分割。
- セマンティック検索対応：高度な埋め込みモデルを用いた意味的検索で精度の高い情報抽出を実現。
- シンプルなWeb UI：専門知識不要で誰でも直感的に操作できるクリーンなインターフェース。
技術的なポイント
Interactive-Ragは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のコンセプトを実用的なツールに落とし込んだ点が最大の特徴です。RAGは、大規模言語モデル（LLM）単独では難しい最新かつ専門的な知識の即時反映を、外部知識ベースからの検索を介して補う技術です。従来のRAGシステムは知識ベースの構築に重点を置く一方で、ベクトルストアの中身の編集が困難である点が課題でした。Interactive-Ragはここに着目し、ベクトルストアの「チャンク単位」の編集をリアルタイムに可能にしています。
このために、文書はまずPDFなどの元資料から複数のチャンク分割戦略で細かくテキスト断片に分解されます。分割後、それぞれのチャンクは埋め込みモデルでベクトル化され、ベクトルストアに格納。ユーザーはWeb UIを通して意味的に検索し、該当チャンクを即座に閲覧・編集・更新できます。編集内容は即座にベクトルストアに反映され、新たな検索や生成モデルの応答に活用されるため、ナレッジベースの鮮度を高く保てます。
技術スタックとしては、Pythonをメインに据え、ベクトル検索エンジンや埋め込み生成モデルを組み合わせています。Webインターフェースはフロントエンドとバックエンドに分かれ、それぞれがAPIを介して連携。ドキュメントのアップロードから処理、検索、編集までの一連のフローを統合的にサポートしています。また、チャンクの分割戦略は複数用意されており、文書の構造や用途に応じて使い分けが可能です。これにより、単なる全文検索以上の精度で関連情報を抽出しやすくしています。
さらに、インタラクティブな編集を支えるリアルタイム更新機能は、従来の静的なベクトルストア管理にはない利便性を提供。例えば、誤った情報の訂正や新たな知見の追加を即座に反映させられるため、研究や顧客サポートなど変動する情報を扱う場面での応用が期待されます。開発者はこのリポジトリをベースに、自身のドメインに特化したRAGシステムを構築・カスタマイズできるでしょう。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .gitignore: Git管理除外設定ファイル
- LICENSE: ライセンス情報
- README.md: プロジェクト概要および利用方法の説明
- backend: バックエンドAPIや検索・編集ロジックを実装したディレクトリ
- brownie: フロントエンド関連のコードやUIコンポーネントを格納
- その他Pythonスクリプトや設定ファイルが含まれ、全体で約10ファイル構成
まとめ
ベクトルストアのリアルタイム編集機能を備えた革新的なRAGプラットフォーム。
リポジトリ情報：
- 名前: Interactive-Rag
- 説明: 説明なし
- スター数: 6
- 言語: Python
- URL: https://github.com/BevinV/Interactive-Rag
- オーナー: BevinV
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/99602983?v=4