FastRAG は、リトリーバル拡張生成（RAG）アプリケーションの構築に使用できる、本番環境対応の Next.js スターターキットです。事前に設定されたドキュメント取り込み、埋め込み、リトリーバルのワークフローを提供するため、開発者はインフラではなく製品ロジックに集中できます。このプロジェクトには、Next.js、LangChain、Pinecone、OpenAI、Vercel、React、Tailwind といった最新スタックが統合されています。
保守性の高いコードベースを必要とする開発者向けに設計されており、明確な API ルートと合理的なデフォルト設定を備えています。PDF や URL からのドキュメント取り込み、引用情報を含むレスポンス、ストリーミング出力、デスクトップおよびモバイルに対応したレスポンシブチャットインターフェースをサポートしています。バージョン 1.3 では、ウェブスクレイピングエンジンとモバイル対応の UI が追加されました。
FastRAG は、PDF（ドラッグアンドドロップ経由）および URL（Web スクレイピングパイプライン経由）からコンテンツを取り込みます。ウェブサイトの場合は、Cheerio と LangChain を使用して HTML コンテンツを取得、クリーニング、構造化します。ドキュメントの場合は、PDF ファイルを解析し、ファイルレベルの引用情報を維持します。ドキュメントは再帰的なテキストスプリッターを使用して分割され、文脈が保持された上でベクトル埋め込みに変換され、Pinecone に保存されます。
チャットセッション中、アプリケーションはベクトルストアから関連するチャンクを取得し、引用情報を含むレスポンスを構築します。Vercel AI SDK により、リアルタイムの入力のような体験を実現するストリーミング出力が可能になります。UI は Markdown とコードブロックをレンダリングでき、レイアウトはモバイル端末にも対応しています。開発者は pages/api ルートを変更することで、ベクトルデータベースの差し替え、スプリッター設定の調整、プロンプト戦略の変更などが可能です。
FastRAG は、ナレッジアシスタント、ドキュメント検索ツール、サポートボットの開発に携わる開発者にとって実用的な基盤を提供します。取り込みおよびスクレイピングパイプラインにより、社内 Wiki、技術ドキュメント、製品マニュアルなどの参考資料をサポートできます。
主な用途例：
