操作
バグ #266
未完了Phase C実行指示書: Advanced RAG & Vector Search Implementation
ステータス:
解決
優先度:
急いで
担当者:
-
開始日:
2025-06-05
期日:
進捗率:
0%
予定工数:
説明
Phase C: Advanced RAG & Vector Search Implementation¶
🎯 開発概要¶
目標: Phase Bで構築された堅牢な基盤上に、高度なRAG機能とベクトル検索システムを実装し、次世代AIアドバイザーの中核機能を完成させる。
期間: 6-8時間（集中開発）
優先度: 最高
前提条件: Phase B完了（✅ 達成済み）
🏗️ システム構成¶
アーキテクチャ設計¶
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Frontend UI │────│ RAG API Layer │────│ Vector Database │
│ (React/Vite) │ │ (Express/Node) │ │ (pgvector) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ AI Integration │
│ (OpenAI/Embeddings)│
└─────────────────────┘
Phase C 実装範囲¶
- Vector Database Integration (pgvector + PostgreSQL)
- Advanced RAG Pipeline (文書処理・埋め込み・検索)
- Semantic Search Engine (類似性検索・ランキング)
- Document Management (アップロード・インデックス・管理)
- AI Chat Interface (RAG対応チャット機能)
- Performance Optimization (キャッシュ・非同期処理)
📊 Step-by-Step 実行計画¶
🔧 Step 1: Vector Database Setup (1.5時間)¶
1.1 PostgreSQL + pgvector環境構築¶
- Docker Compose設定拡張
- pgvector拡張有効化
- ベクトルデータベーススキーマ作成
1.2 Vector Tables Schema¶
-- 主要テーブル設計
CREATE TABLE documents (
id SERIAL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
metadata JSONB DEFAULT '{}',
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
CREATE TABLE document_chunks (
id SERIAL PRIMARY KEY,
document_id INTEGER REFERENCES documents(id),
chunk_index INTEGER NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
embedding vector(1536),
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
CREATE INDEX ON document_chunks USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops);
1.3 VectorDatabaseService実装¶
- ドキュメント作成・管理
- 埋め込みベクトル保存
- セマンティック検索機能
🤖 Step 2: Advanced RAG Pipeline (2時間)¶
2.1 DocumentProcessingService¶
- ファイル内容抽出（PDF, DOCX, TXT）
- チャンク分割ロジック
- 並列埋め込み生成
- ベクトルデータベース保存
2.2 RAGQueryService¶
- 質問埋め込み生成
- セマンティック検索実行
- コンテキスト構築
- AI回答生成
🔍 Step 3: Semantic Search Engine (1.5時間)¶
3.1 SearchController実装¶
-
/api/search/semanticエンドポイント - 検索結果ランキング
- 検索分析・統計
- 検索候補生成
3.2 検索バリデーション¶
- Joi スキーマ検証
- パラメータ検証
- エラーハンドリング
📁 Step 4: Document Management (1.5時間)¶
4.1 DocumentController実装¶
-
/api/documents/upload- ファイルアップロード -
/api/documents/- ドキュメント一覧 -
/api/documents/:id- ドキュメント削除
4.2 Multer統合¶
- マルチパートファイル処理
- ファイル形式検証
- サイズ制限
💬 Step 5: AI Chat Interface (1.5時間)¶
5.1 ChatController実装¶
-
/api/chat/message- チャットメッセージ -
/api/chat/history/:sessionId- 履歴取得 - セッション管理
5.2 チャットセッション管理¶
- ユーザーセッション追跡
- 会話履歴保存
- コンテキスト維持
⚡ Step 6: Performance Optimization (1時間)¶
6.1 CacheService実装¶
- 埋め込みベクトルキャッシュ
- 検索結果キャッシュ
- Redis統合
6.2 BackgroundJobService¶
- 非同期文書処理
- ジョブキュー管理
- 進捗追跡
🎨 Frontend Integration¶
React Components実装¶
- DocumentUpload.jsx - ファイルアップロード
- RAGChat.jsx - チャットインターフェース
- SearchResults.jsx - 検索結果表示
- DocumentList.jsx - ドキュメント管理
📋 成功指標¶
必須達成条件¶
- ✅ Vector Database (pgvector) 正常動作
- ✅ ドキュメント処理パイプライン完成
- ✅ セマンティック検索 API 実装
- ✅ RAG チャット機能完成
- ✅ ファイルアップロード・管理システム
- ✅ パフォーマンス最適化（キャッシュ）
- ✅ テスト実装（カバレッジ60%以上）
パフォーマンス目標¶
- 検索応答時間: < 2秒
- 文書処理時間: < 30秒/MB
- 同時ユーザー: 50人以上対応
- 検索精度: 類似度 > 0.7
品質指標¶
- API可用性: 99.9%
- エラー率: < 1%
- テストカバレッジ: > 60%
- コード品質: ESLint/Prettier準拠
🚀 実行開始手順¶
# Phase C 開始
git checkout -b feature/phase-c-advanced-rag
echo "Phase C開始: $(date)" >> DEVELOPMENT.log
# Vector Database セットアップ
docker-compose up -d task2-vector-db
# 依存関係追加
npm install multer pdf-parse docx-parser redis ioredis
# ディレクトリ構造作成
mkdir -p src/services/{database,rag,cache,jobs}
mkdir -p src/controllers/{search,documents,chat}
mkdir -p src/components/{documents,chat,search}
🔄 次期Phase準備¶
Phase C完了後のPhase D計画：
- Multi-modal RAG (画像・音声対応)
- Real-time Collaboration (共同編集機能)
- Advanced Analytics (使用統計・改善提案)
- Enterprise Security (認証・認可強化)
Phase C実行により、次世代RAG AIアドバイザーの中核機能が完成し、実用レベルのAIサービスとして稼働開始します！ 🚀
技術スタック¶
Backend¶
- Node.js + Express
- PostgreSQL + pgvector
- Redis (キャッシュ)
- OpenAI API
- Multer (ファイル処理)
Frontend¶
- React + Vite
- TailwindCSS
- Axios
Infrastructure¶
- Docker Compose
- Nginx (プロキシ)
- Ubuntu 24.04 LTS
開発ツール¶
- Jest (テスト)
- Winston (ログ)
- ESLint/Prettier
操作