PDFに質問して一瞬で回答！LangChain RAGエージェントの速攻実装
VISTA DE CÓDIGO
エディタを読み込み中…
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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.
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。
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