Gemini APIとPythonで簡易RAG構築ガイド

このガイドの設計は、本格的なRAGパイプラインの仕組みを意図的に省いている。文書をベクトルに埋め込んで関連チャンクを検索する代わりに、『documents』フォルダ内の全.txtファイルを1つの大きなコンテキストに連結し、厳格な指示とともにモデルに渡すだけだ。索引もベクトルデータベースも不要で、拡張性と引き換えに構築の速さを取っており、作者が短めの文書群向けの『簡易版』と位置づけている理由もそこにある。

作者が同梱する2つの例は想定用途をよく示している。休暇申請、経費の締め切り、リモートワークの上限、採用に関する質問を扱う社内ガイドラインと、開発フェーズの終了日、主要顧客、次回定例会議を列挙したプロジェクトメモだ。休暇申請は何日前までに必要か、プロジェクトAの次回会議はいつか、といった質問はこれらのファイルからそのまま回答され、給与に関する質問は記載がないため拒否される。

作者は破綻する箇所も指摘している。Gemini APIは一度に処理できるトークン数に上限があるため、非常に長い文書や多数の文書はすべて連結するとエラーを引き起こしうる。推奨される進め方は、文書をチャンク分割し、埋め込み、最も関連するチャンクだけを検索する方法——この簡易版が意図的に避けている標準的な本格RAGのアプローチだ。