RMA-MUN/RAGNotebook

何を解決するか

RAG Notebook は、情報が「孤立した島」になってしまうのを防ぐために設計された、AI駆動の個人知識管理ツールです。ユーザーがノートを書くものの、その後一切見返さないという問題を、知識グラフとAI駆動の検索機能を統合することで解決します。

動作方法

このシステムは、MarkdownエディタとGraphRAGアーキテクチャを組み合わせています。LLMを使用して、アップロードされたドキュメント（PDF、DOCX、PPTX、TXT、MD）およびユーザーのノートからエンティティと関係を自動抽出し、Neo4jグラフデータベースに保存します。ユーザーが質問をすると、エージェント型RAGアプローチを採用し、知識グラフを検索のガイドとして利用し、グラフとベクトル検索（RRF統合）からの証拠を融合して、出典付きの回答を提供します。また、Ebbinghausの忘却曲線アルゴリズムを用いた間隔反復復習機能も搭載しています。

対象ユーザー

• 個人の知識ベースを効果的に管理するための高度なAI駆動システムを必要とする個人。
• エージェント型RAGおよび知識グラフ統合の実用的な実装を探している開発者や求職者。

特徴

• グラフガイド型RAG：Neo4jで知識をグラフとして保存し、AIが関係をたどることでより正確な検索を実現。
• AIライティングスイート：リアルタイムのインライン補完（Tabで確定）、拡張、要約、および複数ソースの関連ノート推薦機能を備える。
• 自動整理：ノートを保存する際にLLMが自動的にタグとカテゴリを生成し、手動での分類の必要を排除。
• 間隔反復：Ebbinghausの忘却曲線に基づく内蔵サポートにより、情報の定着を支援。
• ハイブリッド検索：Neo4jのベクトル検索と全文検索をReciprocal Rank Fusion（RRF）で統合。