LangChainとS3Vectorを活用したRAG型PDF情報検索システム
概要
本リポジトリ「rag-langchain-s3vector」は、PDFファイルの情報を効率的に検索・活用するためのRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを実装したプロジェクトです。LangChainを用いた自然言語処理パイプラインに加え、AWSのS3をベクトルストアとして利用するS3Vector技術を組み合わせ、OpenAIのAPIを活用してインデックス化及びクエリ応答を実現しています。Pythonで書かれており、PDFの内容をベクトル化してS3に保存し、ユーザーの質問に対して関連情報を検索しながら回答を生成。RAGの学習教材や実務での応用例として有用なリポジトリです。
リポジトリの統計情報
- スター数: 1
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 1
- コミット数: 4
- ファイル数: 4
- メインの言語: Python
主な特徴
- LangChainのフレームワークを活用したPDFドキュメントのインデックス化と検索
- AWS S3をベクトルストアとして利用するS3Vectorを導入しスケーラブルなストレージを実現
- OpenAIのAPIを使った高品質な自然言語応答の生成
- シンプルなコード構成で導入・カスタマイズしやすい設計
技術的なポイント
このプロジェクトの技術的な核となるのは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という情報検索と生成を融合したアーキテクチャの実装です。RAGは大量のドキュメントから関連情報を高速に検索し、その情報をもとにGPT系モデルが自然言語で回答を生成するため、単純な生成だけでは得られない正確かつ文脈適合した応答が可能になります。
本リポジトリでは、まずPDFファイルの内容をLangChainを用いてテキストに分割し、OpenAIの埋め込みモデルでベクトル化します。このベクトル群をAWSのS3に保存するためにS3Vectorというストレージソリューションを利用。S3は高い耐久性とスケーラビリティを持つため、大量のドキュメントデータの管理に適しています。S3Vectorはこれをベクトルストアとして扱い、検索時に類似度計算を効率的に行います。
検索時はユーザーのクエリを同様にベクトル化し、S3Vectorストアから類似度の高いベクトル（＝関連文書）を取得。LangChainがこれらの情報をプロンプトとしてOpenAI APIに渡し、文脈を踏まえた回答生成を行います。これにより、単なるキーワード検索では困難な高度な質問応答やドキュメント理解が可能となります。
また、Python 3.12以上が前提であり、AWS認証情報とOpenAI APIキーを環境変数などで設定することで、ローカル環境でもクラウド環境でも簡単に利用できる点も特徴です。requirements.txtに必要なライブラリがまとめられているため、セットアップも容易。index.pyが主要スクリプトで、PDFのインデックス作成からクエリ応答までの処理を一元管理しています。
このように、最新の自然言語処理技術とクラウドストレージを組み合わせることで、実用性の高いRAGシステムをシンプルに実装している点が本リポジトリの技術的な魅力です。今後の拡張としては、PDF以外のドキュメント対応やUIの追加、多言語対応なども考えられますが、現状でもRAGの基本構造を学ぶには十分な内容と言えます。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .gitignore: Gitで管理しないファイルを指定
- README.md: プロジェクト概要やセットアップ手順の説明書
- index.py: PDFのインデックス化と検索・応答を行うメインスクリプト
- requirements.txt: Python依存ライブラリ一覧
まとめ
LangChainとS3Vectorを組み合わせた実践的なRAGシステムのサンプル実装。
リポジトリ情報：
- 名前: rag-langchain-s3vector
- 説明: 説明なし
- スター数: 1
- 言語: Python
- URL: https://github.com/guilhermejorgee/rag-langchain-s3vector
- オーナー: guilhermejorgee
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/83587489?v=4