BenyRonald77/uajy-academic-rag-chatbot

解決する課題

このプロジェクトは、ユナイバーシタス・アトマ・ジャヤ・ヨガカルタ大学の学生および教職員が公式の学術ハンドブックから信頼できる回答を得るための手段を提供します。AIの「幻覚」問題（モデルが存在しない提出期限や要件を捏造する）を解消するために、チャットボットが提供されたPDFドキュメントからの検証済みテキストのみを使用して回答することを強制しています。

動作方法

システムは、リトリーバル・オーガナイズド・ジェネレーション（RAG）アーキテクチャを使用しています：

1. インジェスチョン：学術ハンドブックのPDFが解析され、意味的なチャンクに分割され、Google Geminiの埋め込みを使用して数値ベクトルに変換されます。
2. ストレージ：これらのベクトルは、高速な類似性検索が可能なローカルなFAISSインデックスに保存されます。
3. リトリーバル：ユーザーが質問を入力すると、システムはFAISSインデックス内で最も関連性の高いテキストチャンクを検索します。
4. ジェネレーション：これらのチャンクは、Google Gemini 2.5 Flashモデルにコンテキストとして送信されます。モデルは、そのコンテキストに基づいてのみ回答を生成するよう厳密に指示され、情報が不足している場合は回答を拒否します。

対象ユーザー

ユナイバーシタス・アトマ・ジャヤ・ヨガカルタ大学工業技術学部の学生および教職員で、学術規則やガイドラインを迅速かつ引用可能な形で参照したい方。

主な特徴

• 厳格な根拠に基づく：回答は取得したPDFコンテキストからのみ生成され、誤情報の発生を防止します。
• 出典の明示：すべての回答には、正確なページ番号と章・節のタイトルが含まれ、確認が容易です。
• 幻覚防止のガードレール：類似度の閾値と厳格なシステムプロンプトの組み合わせにより、範囲外の質問を拒否します。
• 評価用スイート：リトリーバルの再現率、拒否精度、レイテンシを測定するための組み込みテストベッドを備えています。
• ドキュメントエクスプローラー：インデックス化されたテキストチャンクを検索・確認できるダッシュボードです。