# RAG 機能の完全実装ドキュメント

## 実装完了 ✅

### バックエンドの実装

- **RagService**: コアとなる RAG ロジック。ベクトル検索とプロンプト構築をサポート。
- **RagModule**: モジュール化されたカプセル化。
- **API エンドポイント**: `POST /api/knowledge-bases/rag-search`
- **類似度フィルタリング**: 動的なしきい値設定。
- **LangChain 統合**: プロンプトテンプレートの管理。

### フロントエンドの実装

- **設定パネル**: 類似度しきい値スライダー (0.1-1.0)
- **RAG サービス**: API 呼び出しのカプセル化。
- **チャット統合**: 自動 RAG 検索と拡張。
- **検索ステータス**: 「ナレッジベースを検索中...」のヒント表示。
- **結果表示**: SearchResultsPanel コンポーネント。

## コアフロー

### 1. ユーザーの質問

```
ユーザーが質問を入力 → RAG 検索がトリガーされる
```

### 2. RAG 検索

```
質問のベクトル化 → ES ベクトル検索 → 類似度フィルタリング → 拡張プロンプトの構築
```

### 3. LLM 生成

```
拡張プロンプト → LLM 推論 → 出典が付与された回答
```

### 4. 結果の表示

```
回答の表示 + [ファイル名.pdf] + 検索されたセグメントの確認
```

## 主要な特徴

### ✅ インテリジェント検索

- ユーザーが選択した Embedding モデルを使用。
- 類似度しきい値によるフィルタリングをサポート。
- ファイルごとにグループ化して結果を表示。

### ✅ 拡張生成

- RAG プロンプトを自動構築。
- ドキュメントのコンテキストと出典情報を含める。
- 多言語での回答をサポート。

### ✅ ユーザー体験

- 検索プロセスの可視化。
- 具体的な検索セグメントの確認が可能。
- 自動的な出典の付与。
- 関連コンテンツがない場合の明確な通知。

### ✅ 柔軟な設定

- 動的な類似度しきい値。
- topK 結果数の制御。
- 再ランキングのサポート（有効な場合）。

## 利用方法

1. **ドキュメントのアップロード** → 自動的にベクトルインデックスを作成。
2. **設定の調整** → 類似度しきい値、topK など。
3. **質問** → 自動的に RAG 検索と拡張を実行。
4. **結果の確認** → 出典付きのインテリジェントな回答。
5. **セグメントの確認** → 検索アイコンをクリックして具体的な内容を表示。

## 技術スタック

- **バックエンド**: NestJS + LangChain + Elasticsearch
- **フロントエンド**: React + TypeScript
- **ベクトル化**: 多様な Embedding モデルをサポート
- **検索**: コサイン類似度 + しきい値フィルタリング