Python Rag Tutorial

こんにちは！
今回は、Pythonを使ったRAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築方法を解説します。
「Python初心者だけど試してみたい」「RAGを実装したいけど何から始めればいいかわからない」という人向けの記事です！

PythonでRAGを構築する方法

RAGは、情報検索（Retrieval）と生成AI（Generation）を組み合わせた技術で、ベクトル検索を使って適切な情報を取得し、LLM（GPT-4など）が回答を生成します。

必要なライブラリをインストール

以下のコマンドをターミナルで実行し、必要なライブラリをインストールしてください。

pip install openai langchain faiss-cpu

PythonでRAGを実装

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"

# 1. データを準備
documents = [
    "RAGは情報検索と生成AIを組み合わせた技術です。",
    "ベクトル検索を使って、関連情報を取得し、AIが回答を生成します。",
    "PythonではLangChainとFAISSを使うと簡単に実装できます。"
]

# 2. 埋め込みモデルを作成
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 3. ベクトルデータベース（FAISS）に保存
vectorstore = FAISS.from_texts(documents, embeddings)

# 4. 検索機能を作成
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 5. RAGの仕組みを作成
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), retriever=retriever)

# 6. 質問を投げてみる
query = "RAGとは何ですか？"
response = qa_chain.run(query)
print(response)

コードの解説

• データの準備: 検索対象のテキストをリストとして用意
• 埋め込みモデル: テキストをベクトルに変換
• ベクトルデータベース: FAISSを使用して保存
• 検索機能: 質問のベクトル化＋検索
• GPTで回答生成: 検索結果をもとにGPTが回答

まとめ

この方法を使えば、Pythonで簡単にRAGを構築できます！ ぜひ試してみて、カスタマイズしてみてください！