EU AI Act Compliance Chatbot について
EU AI Act Compliance Chatbotは、ベクトル検索とナレッジグラフを使ってEU AI Actに関する質問に回答します。法令の原文を調べたい人向けです。
主な機能
- 01EU AI Actに関する質問への回答
- 02ベクトル検索
- 03ナレッジグラフ検索
- 04文書処理パイプライン
- 05FastAPIアプリケーション
活用シーン
- 01EU AI Actの条文検索
- 02処理済み文書への問い合わせ
- 03ローカルの質疑応答APIの運用
MCP 対応
MCP サーバーとして説明されていますが、READMEにはMCPツールや公開機能の詳細がありません。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
EU AI Act コンプライアンスチャットボット
ベクトル検索とナレッジグラフを組み合わせたハイブリッド検索アプローチを使用して、EU AI Act に関する質問に回答するチャットボットです。
セットアップ
- Poetry をインストールします: Poetry がインストールされていない場合は、こちらの手順に従ってください。
- リポジトリをクローンします:
git clone <your-repo-url> cd eu-ai-act-chatbot - 依存関係をインストールします:
poetry install - 環境変数を設定します:
.env.exampleファイルを.envにコピーします:cp .env .env # Or .env.example if you rename the template.envファイルに API キーとサービスの詳細を入力します。
- EU AI Act の PDF をダウンロードします: PDF ファイルを
data/ディレクトリ(必要に応じて作成してください)に配置し、ファイル名をeu_ai_act.pdfにします。
データの処理
EU AI Act の文書を処理し、ベクトルストアとナレッジグラフにデータを登録するには:
poetry shell
python -m scripts.process_eu_ai_act
API の実行
FastAPI アプリケーションをローカルで実行するには:
poetry shell
uvicorn src.eu_ai_act_chatbot.api.main:app --reload
API は http://127.0.0.1:8000 で利用できます。インタラクティブなドキュメントには http://127.0.0.1:8000/docs からアクセスできます。
テストの実行
poetry shell
pytest
デプロイ(AWS Lambda)
- デプロイパッケージを作成します:
# Ensure dependencies are installed in the project's virtual env poetry install --no-dev # Create the package directory mkdir package # Install dependencies into the package directory poetry run pip install --upgrade pip poetry run pip install -r <(poetry export -f requirements.txt --without-hashes) --target ./package # Copy source code and Lambda handler cp -r ./src ./package/ cp lambda_function.py ./package/ # Create the zip file cd package zip -r ../deployment.zip . cd .. deployment.zipを AWS Lambda 関数にアップロードします。- Lambda 関数のハンドラーが
lambda_function.lambda_handlerに設定されていることを確認します。 - Lambda 関数の設定で必要な環境変数を設定します。
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。