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Lumina (簡易ナレッジベース)

React + NestJS をベースにしたフルスタックのナレッジベースQ&Aシステムです。マルチモデル、多言語対応の RAG (検索拡張生成) 機能を備えています。

✨ 特徴

• 🔐 ユーザーシステム: ユーザー登録、ログイン、権限管理を完備
• 🤖 マルチモデル対応: OpenAI 互換インターフェース + Google Gemini ネイティブサポート
• 📚 インテリジェント・ナレッジベース: ドキュメントのアップロード、チャンク分割、ベクトル化、ハイブリッド検索
• 💬 ストリーミング会話: 処理状況と生成内容をリアルタイムに表示
• 🔍 引用追跡: 回答の根拠となるドキュメントのソースと関連セグメントを明確に表示
• 🌍 多言語対応: 日本語、中国語、英語のインターフェースおよびAI回答に対応
• 👁️ ビジョン機能: 画像処理をサポートするマルチモーダルモデルに対応
• ⚙️ 柔軟な設定: ユーザー独自のAPIキーと推論パラメータのカスタマイズが可能
• 🎯 デュアルモード処理: 高速モード (Tika) + 高精度モード (Vision Pipeline)
• 💰 コスト管理: ユーザーの利用枠(クォータ)管理とコスト見積もり

🏗️ 技術スタック

フロントエンド

• フレームワーク: React 19 + TypeScript + Vite
• スタイリング: Tailwind CSS
• アイコン: Lucide React
• 状態管理: React Context

バックエンド

• フレームワーク: NestJS + TypeScript
• AI フレームワーク: LangChain
• データベース: SQLite (メタデータ) + Elasticsearch (ベクトルストレージ)
• ファイル処理: Apache Tika + Vision Pipeline
• 認証: JWT
• ドキュメント変換: LibreOffice + ImageMagick

🏢 内网部署

本系统支持在内网环境中部署。主要修改包括：

• 外部资源: 已将 KaTeX CSS 从外部 CDN 移至本地资源
• AI模型: 支持配置内网AI模型服务，无需访问外部API
• 构建配置: Dockerfiles 可配置使用内网镜像源

有关详细配置说明，请参阅 内网部署指南。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Node.js 18+
• Yarn
• Docker & Docker Compose

1. プロジェクトのクローン

git clone <repository-url>
cd lumina

2. 依存関係のインストール

yarn install

3. 基本サービスの起動

docker-compose up -d elasticsearch tika libreoffice

4. 環境変数の設定

# バックエンドの環境設定
cp server/.env.sample server/.env
# server/.env ファイルを編集（APIキーなどを設定）

# フロントエンドの環境設定
cp web/.env.example web/.env
# web/.env ファイルを編集（必要に応じてフロントエンド設定を変更）

設定の詳細については、server/.env.sample と web/.env.example ファイル内のコメントを参照してください。

5. 開発サーバーの起動

yarn dev

http://localhost:5173 にアクセスして開始してください！

📖 利用ガイド

1. ユーザー登録/ログイン

• 初回利用時はアカウント登録が必要です。
• 各ユーザーは独立したナレッジベースとモデル設定を持ちます。

2. AIモデルの設定

• 「モデル管理」からAIモデルを追加します。
• OpenAI、DeepSeek、Claude などの互換インターフェースをサポートしています。
• Google Gemini ネイティブインターフェースをサポートしています。
• LLM、Embedding、Rerank モデルを設定可能です。

3. ドキュメントのアップロード

• PDF, Word, PPT, Excel など、多様なフォーマットに対応しています。
• 高速モード (テキストのみ) または高精度モード (画像・テキスト混合) を選択可能です。
• ドキュメントのチャンクサイズとオーバーラップを調整可能です。
• ベクトル化に使用する Embedding モデルを選択します。

4. インテリジェントQ&Aの開始

• アップロードしたドキュメントに基づいて質問応答を行います。
• 検索と生成のプロセスをリアルタイムで確認できます。
• 回答の出典や関連ドキュメントの断片を確認できます。

🔧 設定の説明

モデル設定

• LLM モデル: 対話生成に使用 (例: GPT-4, Gemini-1.5-Pro)
• Embedding モデル: ドキュメントのベクトル化に使用 (例: text-embedding-3-small)
• Rerank モデル: 検索結果の再ランキングに使用 (オプション)

推論パラメータ

• Temperature: 回答のランダム性を制御 (0-1)
• Max Tokens: 最大出力長
• Top K: 検索するドキュメントセグメントの数
• 類似度しきい値: 低い関連性のコンテンツをフィルタリング

📁 プロジェクト構造

lumina/
├── web/                 # フロントエンド・アプリケーション
│   ├── components/      # React コンポーネント
│   ├── services/        # API サービス
│   ├── contexts/        # React Context
│   └── utils/          # ユーティリティ関数
├── server/             # バックエンド・アプリケーション
│   ├── src/
│   │   ├── auth/       # 認証モジュール
│   │   ├── chat/       # チャットモジュール
│   │   ├── knowledge-base/ # ナレッジベースモジュール
│   │   ├── model-config/   # モデル設定モジュール
│   │   └── user/       # ユーザーモジュール
│   └── data/           # データストレージ
├── docs/               # プロジェクトドキュメント
└── docker-compose.yml  # Docker 設定

📚 ドキュメント

• システム設計ドキュメント
• 現在の実装状況
• API ドキュメント
• デプロイガイド
• RAG 機能の実装

🐳 Docker デプロイ

開発環境

# 基本サービスの起動
docker-compose up -d elasticsearch tika

# ローカル開発
yarn dev

本番環境

# すべてのサービスをビルドして起動
docker-compose up -d

🤝 貢献ガイド

1. プロジェクトを Fork する
2. 機能ブランチを作成する (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 変更をコミットする (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. ブランチにプッシュする (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Pull Request を開く

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

🙏 謝辞

• LangChain - AI アプリケーション開発フレームワーク
• NestJS - Node.js バックエンドフレームワーク
• React - フロントエンド UI フレームワーク
• Elasticsearch - 検索および分析エンジン
• Apache Tika - ドキュメント解析ツール

📞 サポート

質問や提案がある場合は、Issue を送信するか、メンテナーに連絡してください。