UniSphere AI：大学知識チャットボットのためのLLM活用プラットフォーム

概要

UniSphere AIは、大学の知識ベースを活用したLLM（大規模言語モデル）搭載のチャットボットプロジェクトです。AWSのサーバーレス技術（Lambda、Step Functions、SNS、SMTP）を用いてバックエンドを構築し、認証にはCognitoのユーザープールとホステッドUIを利用しています。S3への署名付きURLを通じた直接ファイルアップロードやユーザー別のプレフィックス管理も実装。フロントエンドはReact、TypeScript、Redux Toolkitで作成されており、多数のファイルアップロードやダウンロード、履歴管理などのユーザー体験を充実させています。さらにユーザーからのフィードバックを収集し、それを新機能解放に結びつける革新的な仕組みも特徴です。

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: TypeScript

主な特徴

AWSのサーバーレス技術を活用したスケーラブルなバックエンド設計
Cognitoによる堅牢な認証・認可機能の実装
React+TypeScript+Redux Toolkitを用いた多機能かつ直感的なフロントエンド
ユーザーフィードバックを活用した機能解放システム

技術的なポイント

UniSphere AIは、最新のクラウド技術とフロントエンド開発手法を融合した大学知識チャットボットの実装例として注目されます。バックエンドはAWSのLambda関数を中心に構成され、Step Functionsを利用して複雑なワークフローや状態管理を効率化しています。これにより、処理の拡張性やメンテナンス性が高まり、負荷に応じて柔軟に対応可能です。さらに、Simple Notification Service（SNS）やSMTPを活用して通知機能を実装し、ユーザーへのリアルタイムな情報提供を実現しています。

ファイル管理はS3の署名付きURL（PUT/GET）を利用し、ユーザーごとにプレフィックスを分けることでプライバシーとセキュリティを確保。これによりサーバーを介さずに直接ファイルをアップロード・ダウンロードでき、システム全体の効率が向上しています。認証面ではCognitoのユーザープールとホステッドUIを組み合わせ、APIアクセスをベアラートークンで保護。これにより、不正アクセスを防ぎつつ、ユーザー管理をAWSのマネージドサービスに委ねることで運用負荷を軽減しています。

フロントエンドはReactを基盤にTypeScriptで型安全を担保し、Redux Toolkitで状態管理を効率化。複数ファイルのアップロードやダウンロード、履歴管理機能を備え、ユーザーが快適に操作できるUX設計がなされています。また、ユーザーからのフィードバックを収集し、それを機能解放に繋げる仕組みは、単なるチャットボットを超えたコミュニティ参加型のサービス設計を示しています。これにより、利用者のエンゲージメントを高め、継続的な改善が期待できます。

総じて、UniSphere AIはクラウドネイティブな設計思想とモダンなフロントエンド技術の融合によって、教育分野に特化した高度な知識対話システムを実現しており、学習支援や情報探索の新たな形を提示しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: プロジェクト概要やセットアップ手順を記載するドキュメントファイル
backend: AWS LambdaやStep Functionsなどのサーバーレスバックエンドコードを格納するディレクトリ
data: 知識ベースや関連データを管理するディレクトリ
frontend: React、TypeScript、Redux Toolkitで構築されたフロントエンドアプリケーションのコードを格納

まとめ

AWSとモダン技術で構築された大学知識チャットボット基盤。

リポジトリ情報：

名前: UniSphere_AI
説明: code repo for UniSphere development
スター数: 1
言語: TypeScript
URL: https://github.com/Cara-jr/UniSphere_AI
オーナー: Cara-jr
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/187718647?v=4