PDFに質問して一瞬で回答！LangChain RAGエージェントの速攻実装
プロンプト
ユーザーがPDFをアップロードし、質問できるシングルページアプリを作成してください。LangChain.js（CDN）を使って、ベクトルストア（Pineconeまたはインメモリ）とツール呼び出しを備えたシンプルなRAGエージェントを構築します。OllamaまたはOpenAIモックでストリーミング回答を表示してください。最小限だが機能的なコードにしてください。
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。
プロンプトの解説
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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