Ask PDFs Instantly! LangChain RAG Agent with Memory & Tools
Prompt
Create a single-page app where users upload a PDF, then ask questions. Use LangChain.js (CDN) to build a simple RAG agent with vector store (Pinecone or in-memory) and tool calling. Show streaming answer with ollama or OpenAI mock. Keep it minimal but functional.
CODE PREVIEW
AIとの対話に追加する一言
プロンプトと一緒にコピーして、AIがより正確に意図を汲み取れるようにします
このコードをそのまま使いたいので、CDNリンクも含めた完全なHTMLファイルとして出力してください。
初心者なので、各行にコメントを追加して、何をしているか説明してください。
このコードをWordPressのテーマに組み込む方法も教えてください。
動作確認済みのコードをお願いします。エラーが出る場合の対処法も含めて。
このガイドでは、ブラウザ上でLangChain.jsのコンセプトを使った最小限のRAG（検索拡張生成）エージェントの作り方を解説します。アプリはPDFからテキストを抽出し、チャンクに分割してシンプルなベクトルストアにインデックス化。質問に対して関連コンテキストを検索し、回答します。外部LLMの代わりにモックのストリーミング応答でパターンを示しており、LangChain経由で実際のOpenAIやOllamaに簡単に差し替え可能です。
主なステップ
- PDFをアップロードし、
pdf.jsでテキスト抽出 - テキストをチャンクに分割し、簡易ハッシュベースのベクトルストアでインデックス化
- 質問時に類似チャンクを検索し、ストリーミングエフェクト付きの模擬回答を返す
- すべてのロジックがクライアントサイドで完結、サーバー不要
コードは自己完結型で、CDNスクリプト読み込み後はオフラインでも動作します。実際のモデルに接続する前のRAGパイプラインのプロトタイプに最適です。
Prompt Overview
This guide shows how to build a minimal RAG (Retrieval Augmented Generation) agent in the browser using LangChain.js concepts. The app extracts text from a PDF, chunks and indexes it with a simple vector store, then answers questions by retrieving relevant context. Instead of calling an external LLM, it uses a mock streaming response to demonstrate the pattern. You can easily replace the mock with real OpenAI or Ollama via LangChain.
Key Steps
- Upload PDF and extract text using
pdf.js - Split text into chunks and index with a basic hash-based vector store
- On question, search for similar chunks and return a simulated answer with streaming effect
- All logic runs client-side, no server needed
The code is self-contained and works offline after loading CDN scripts. Perfect for prototyping a RAG pipeline before connecting to a real model.
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