FastRAG の紹介
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。
主なポイント
- RAG アプリケーション向けの本番環境対応 Next.js 14 ボイラープレート
- ドラッグアンドドロップによる複数ファイルの PDF 取り込み、自動チャンキング、引用情報の保持
- Web スクレイピングエンジン（Cheerio + LangChain）によるウェブサイトコンテンツの取り込みとクリーニング
- UI 上での引用部分のハイライト表示により、正確な出典箇所を提示
- Vercel AI SDK を活用したストリーミングレスポンスと、モバイル対応でレスポンシブなチャットインターフェース
- チャット内での Markdown 表示およびコードブロックのレンダリング
- Pinecone のストレージ使用量削減を支援するスマートなベクトル設定（1024 次元）
- 開発者重視の設計：スクラッパー、ベクトルストア、プロンプトのカスタマイズが可能な API ルートへの完全アクセス。ライブデモあり（API キー不要。最大 10MB/ファイルまでアップロード可能）
FastRAG の動作方法
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。
主な利点と用途
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：
- エンジニアリングまたはオペレーションチーム向けの社内ナレッジベース
- 製品、API、オンボーディングガイド向けのドキュメント Q&A
- 企業ポリシーやヘルプ記事に基づくカスタマーサポートアシスタント
- 研究ワークフロー向けのコンテンツ要約および引用付き回答
