RuoYi-RAG-LangChain4j:AI知識ベース検索強化生成システム

AI/ML

概要

RuoYi-RAG-LangChain4jは、LangChain4jフレームワークを用いて開発されたAI知識ベースの検索強化生成(RAG)システムのサーバーサイドコンポーネントです。本リポジトリは、AI知識ベース管理システムやユーザー向けフロントエンドと連携し、複数のAIモデルに対応して知識検索と質問応答を実現します。SearXNG検索エンジンやNeo4jによる知識グラフ、MCPサービスによる外部API(高德地図、メール、データベース)との連携を統合し、大規模言語モデルの回答の精度と豊かさを向上させています。PDF、TXT、Markdownなど複数ドキュメント形式のサポートにより、柔軟な知識ベース構築が可能です。

GitHub

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: 3
  • ファイル数: 18
  • メインの言語: Java

主な特徴

  • 多様なAIモデル対応:OpenAIや国内主要プラットフォーム、さらにローカルのvllmやollama環境にも対応。
  • 柔軟な知識ベース対応:PDF、TXT、Markdownファイルなど複数形式のドキュメントを取り込み可能。
  • 知識グラフ統合:Neo4jを活用した知識グラフによる高度な質問応答機能を提供。
  • 外部サービス連携:SearXNG検索エンジンやMCPサービス(地図・メール・DB)との連携で情報の鮮度と正確性を強化。

技術的なポイント

RuoYi-RAG-LangChain4jは、JavaベースのLangChain4jフレームワークをコアに据え、RAG(Retrieval-Augmented Generation)アーキテクチャを実装したAI知識ベースのサーバー側システムです。RAGは大規模言語モデル(LLM)が外部知識ベースを参照しながら回答を生成する方式であり、本プロジェクトではこれをLangChain4jのチェーン処理機構で実現しています。

まず、多種多様なAIモデルを統一的に扱えるよう抽象化レイヤーを用意し、OpenAI APIはもちろん、国内の主要LLMプラットフォーム、さらにはローカル環境でのvllmやollamaによるモデル展開にも柔軟に対応しています。これにより利用環境やニーズに合わせた最適なモデル選択が可能です。

知識ベースは単なるドキュメント群に留まらず、Neo4jを用いた知識グラフを組み込むことで、高度な構造化知識の問い合わせを実現。知識グラフはエンティティ間の関係性を保持し、単純な全文検索を超えた深い意味理解に基づく応答が可能です。

また、SearXNG検索エンジンとの連携により、インターネット検索を活用した最新情報の取得をサポート。これによりAIモデルの知識カットオフを超えたタイムリーな回答生成が可能となります。さらに、MCPサービスを介して高德地図、メール、データベースなどの外部APIと連携し、地理情報やメール内容、DBデータを活用した多角的な質問応答を実現しています。

システムは柔軟なドキュメント取込みを特徴とし、PDFやTXT、Markdownといった様々な形式のファイルを解析・索引化することで、実務上の多様な情報ソースを統合可能です。これにより、企業のナレッジ管理やカスタマーサポート、研究データの活用など幅広いユースケースに対応できます。

設定はシンプルで、APIキーやサービスエンドポイントの指定のみで連携が可能。Javaをベースにした堅牢な実装により、拡張性と保守性にも配慮されています。これにより、開発者は複雑なAI統合処理を意識せずに知識ベースの強化質問応答機能を迅速に構築できます。

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管理から除外するファイル指定
  • LICENSE: ライセンス情報
  • README.md: プロジェクト概要と利用方法
  • bin: 実行用スクリプトやバイナリ
  • package-lock.json: Node.js依存管理ファイル(補助的なウェブサービス用?)
  • その他Javaソースコードファイル群や設定ファイルを含む計18ファイル

まとめ

多様なAIモデルと知識グラフ、外部API連携を融合した実用的RAGサーバーシステム。

リポジトリ情報: