RAG AIアドバイザー Phase C: AI統合機能実装＆高度な検索機能¶

🎯 Phase C 目標¶

Phase B完了後のAI統合と高度な機能実装

• Multi-LLM統合（Claude, ChatGPT, DeepSeek）
• 高度なRAG検索機能
• チャット機能実装
• リアルタイム処理最適化

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📋 Phase C 実行内容¶

🤖 Step 1: Multi-LLM統合（3時間）¶

1.1 LLMクライアント実装¶

// app/api/src/services/external/ClaudeClient.js
// app/api/src/services/external/ChatGPTClient.js
// app/api/src/services/external/DeepSeekClient.js

1.2 LLMRouter実装¶

// app/api/src/services/core/LLMRouter.js
class LLMRouter {
  async routeRequest(query, context, preferences) {
    // モデル選択ロジック
    // コスト最適化
    // レスポンス時間最適化
  }
}

🔍 Step 2: 高度なRAG検索（2.5時間）¶

2.1 ハイブリッド検索¶

// app/api/src/services/core/HybridSearchService.js
class HybridSearchService {
  async search(query, options) {
    // ベクトル検索 + キーワード検索
    // 検索結果ランキング
    // コンテキスト拡張
  }
}

2.2 検索結果最適化¶

// app/api/src/services/core/SearchOptimizer.js
class SearchOptimizer {
  async optimizeResults(results, query, userContext) {
    // 関連度スコアリング
    // 多様性確保
    // ユーザー固有最適化
  }
}

💬 Step 3: チャット機能実装（2時間）¶

3.1 ChatController¶

// app/api/src/controllers/chat/ChatController.js
class ChatController extends BaseController {
  async sendMessage(req, res) { /* 実装 */ }
  async getHistory(req, res) { /* 実装 */ }
  async clearHistory(req, res) { /* 実装 */ }
}

3.2 ConversationService¶

// app/api/src/services/core/ConversationService.js
class ConversationService {
  async processMessage(message, sessionId, context) {
    // 会話履歴管理
    // コンテキスト保持
    // RAG検索統合
    // LLM応答生成
  }
}

⚡ Step 4: リアルタイム機能（1.5時間）¶

4.1 WebSocket実装¶

// app/api/src/services/external/WebSocketService.js
class WebSocketService {
  async streamResponse(query, sessionId, socket) {
    // ストリーミング応答
    // プログレス通知
    // エラーハンドリング
  }
}

4.2 キャッシュ最適化¶

// app/api/src/services/external/CacheService.js
class CacheService {
  async cacheSearchResults(query, results) { /* 実装 */ }
  async getCachedResults(query) { /* 実装 */ }
  async invalidateCache(pattern) { /* 実装 */ }
}

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📊 成功指標¶

必須達成条件¶

• ✅ 3つのLLM統合完了
• ✅ ハイブリッド検索動作確認
• ✅ チャット機能正常動作
• ✅ WebSocket接続確立
• ✅ キャッシュ機能動作
• ✅ 全API統合テスト成功

パフォーマンス指標¶

• ✅ 検索レスポンス時間 < 3秒
• ✅ チャット応答時間 < 5秒
• ✅ 同時接続 100セッション対応
• ✅ キャッシュヒット率 > 70%
• ✅ メモリ使用量 < 2GB

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🛠️ 技術仕様¶

API エンドポイント¶

POST /api/chat/send          - メッセージ送信
GET  /api/chat/history       - 会話履歴取得
POST /api/search/hybrid      - ハイブリッド検索
GET  /api/search/suggestions - 検索候補
WS   /ws/chat               - リアルタイムチャット

データモデル¶

-- 会話履歴テーブル
CREATE TABLE conversations (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  session_id VARCHAR(255),
  message TEXT,
  response TEXT,
  model_used VARCHAR(50),
  created_at TIMESTAMP
);

-- 検索履歴テーブル
CREATE TABLE search_history (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  query TEXT,
  results JSONB,
  user_id VARCHAR(255),
  created_at TIMESTAMP
);

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⏱️ スケジュール¶

総所要時間: 9時間

Step	所要時間	内容
Step 1	3時間	Multi-LLM統合
Step 2	2.5時間	高度な検索機能
Step 3	2時間	チャット機能
Step 4	1.5時間	リアルタイム機能

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🔄 Phase D 準備事項¶

Phase C完了時に以下を準備：

• UI統合: React コンポーネント実装
• 認証システム: ユーザー管理機能
• モニタリング: メトリクス収集
• デプロイ自動化: CI/CD パイプライン

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Phase C完了により、RAG AIアドバイザーが本格的なAIアシスタントとして機能し、実用レベルの性能を実現します。