企業内の膨大なナレッジを活用し、高精度な回答を自動で提供できるRAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットは、社内FAQやカスタマーサポートの効率化に大きく貢献します。本記事では、PythonとLangChainを用いて社内ナレッジ活用RAGチャットボットを一から構築する手順を、具体的なサンプルコード付きで徹底解説します。導入事例やコストメリット、運用ポイントまで網羅することで、関心の高いビジネスパーソンが必要とする知見を深く掘り下げています。
RAGチャットボットとは?
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ユーザーの質問に対してまず関連情報をベクトル検索エンジンで取得し、その情報を基に生成AIが回答を作成する仕組みです。これにより、大規模言語モデルが持つ汎用知識だけでなく、企業が保有する社内マニュアルやFAQデータに基づく正確な応答が可能となります。メリットとしては、回答の一貫性・正確性向上、24時間365日対応、トレーニングコストの削減などがあげられます。
LangChainの概要と選定理由
LangChainは、LLM活用アプリケーションの開発を迅速化するオープンソースフレームワークです。チャットボットに必要な「入力→検索→生成」のパイプラインをシンプルに実装でき、ドキュメントローダーやメモリ機能、コネクタプラグインも豊富です。特に、会話履歴のメモリ管理や独自リトリーバー連携が容易な点が、社内システムへの適用に最適です。
システム構成とアーキテクチャ
本構成では以下の要素を使用します。
・LLM：OpenAI API（GPT-4 Turboなど）
・ベクトル検索エンジン：FAISSまたはChroma
・データストア：社内ドキュメント（PDF/Word）→テキスト化→ベクトル化
・バックエンド：Python＋FastAPI（CORS設定・認証機能含む）
・フロントエンド：任意のWeb UIやSlack連携
システム構成図はCacooで作成し、チーム内で迅速に共有・更新できます。
準備するライブラリと環境構築
Python環境を用意し、以下コマンドでパッケージをインストールします。pip install openai langchain faiss-cpu chromadb fastapi uvicorn python-dotenv
.envファイルにOpenAIのAPIキーやChromaの設定を記載し、セキュアに管理してください。
1. 社内ナレッジをベクトル化
社内マニュアルやFAQをテキスト抽出し、LangChainのテキストスプリッターで適切なチャンクに分割します。メタデータとして文書IDや掲載日を付与し、検索精度を向上させます。
from langchain.document_loaders import UnstructuredPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings# ドキュメント読み込みloader = UnstructuredPDFLoader("docs/knowledge.pdf")docs = loader.load()# テキスト分割splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)chunks = splitter.split_documents(docs)# ベクトルストア作成embeddings = OpenAIEmbeddings()vectorstore = Chroma.from_documents( chunks, embeddings, collection_name="company_knowledge")2. チャットプロンプト設計
システムプロンプトでボットのトーンや動作を定義し、ユーザークエリを受け取ったらベクトル検索→回答生成のワークフローを実装します。会話履歴はLangChainの「メモリ機能」で管理し、文脈を維持します。
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChainfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIchat = ChatOpenAI( temperature=0, model_name="gpt-4o", streaming=False)qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=chat, retriever=vectorstore.as_retriever(top_k=3), memory=None)3. FastAPIでエンドポイント作成
社内システムやチャットツールと連携しやすいAPIをFastAPIで構築します。以下は簡易サンプルです。
from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelfrom fastapi.middleware.cors import CORSMiddlewareapp = FastAPI()app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_methods=["POST"], allow_headers=["*"])class Query(BaseModel): question: str@app.post("/chat")async def chat_api(query: Query): result = qa_chain({"question": query.question}) return {"answer": result["answer"]}Uvicornで起動し、Docker化してKubernetes等にデプロイ可能です。
おすすめツール：Cacooでシステム構成図を作成
アーキテクチャ図の作成には、オンライン作図ツール「Cacoo」がおすすめです。ドラッグ＆ドロップで簡単にフローチャートやネットワーク図を作成でき、チームとのリアルタイム共同編集も可能です。
今後の可能性
今後は、PDFや動画など多様なメディア対応、リアルタイムデータ連携、AI要約機能の強化、社内ERP/SFAとの統合など、さらなる機能拡張が見込まれます。RAGチャットボットは、目指すDX推進の中核として、業務効率化と従業員体験向上に貢献するでしょう。