Rag chatbot with a localhost MCP server

localhost MCP サーバーを使用した RAG チャットボット

関数呼び出しのハブとして localhost MCP サーバー を使用し、職場の規則を提供する RAG ベースの人事チャットボットを構築します。

概要

このプロジェクトでは、Streamlit と MCP サーバーを使用した検索拡張生成（RAG）チャットボットを実装します。ユーザーは PDF ファイルをアップロードでき、チャットボットは PDF から関連情報を取得して、自然言語での質問に回答します。このシステムは、OpenAI のモデル、LangChain のユーティリティ、インメモリのベクトルストアを活用し、効率的なドキュメント検索を実現します。

特徴

• MCP ツールの統合：
  MCP によるツールのオーケストレーションにより、ドキュメントのインデックス作成、検索、回答生成の間でスムーズな通信を実現します。バックエンドのツールは、新しい機能の追加に合わせて簡単に拡張または置き換えられます。

• PDF のアップロードと解析：
  PDF ファイルをアップロードすると、PDFPlumberLoader を使用して解析し、テキストを抽出します。

• テキストの分割：
  抽出したテキストを RecursiveCharacterTextSplitter で小さなチャンクに分割し、効率的なインデックス作成と検索を可能にします。

• ドキュメントのインデックス作成：
  OpenAIEmbeddings で生成した埋め込みを使用して、チャンクをインメモリのベクトルストアにインデックス化します。

• 類似度検索（コサイン類似度）：
  ユーザーがクエリを送信すると、チャットボットはクエリに基づいて類似度検索を実行し、最も関連性の高いドキュメントのチャンクを取得します。

• プロンプトベースの回答生成：
  カスタムのプロンプトテンプレートでユーザーの質問と取得したコンテキストを組み合わせ、GPT-4 を搭載した LLM（ChatOpenAI を使用）が最終的な回答を生成します。

• インタラクティブなインターフェース：
  Streamlit を使用し、ユーザーの質問とボットの回答を表示する、チャット形式のインタラクティブなインターフェースを提供します。

結果