PDFに質問して一瞬で回答！LangChain RAGエージェントの速攻実装

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。