skygazer42/GustoBot

何を解決するか

GustoBot は中国料理レシピ専用のAIカスタマーサービスシステムです。地域特性、栄養学的原則、歴史的エピソードといった深いレシピ知識を探索する困難さに対処します。従来のキーワード検索では、構造化データ（材料、手順）と非構造化な文化的記述が混在しているため、これらの知識を扱うことができません。

動作方法

このシステムは LangGraph を用いた三層マルチエージェントアーキテクチャを採用しています。

1. メインルーティング層 (L1): ヒューリスティックキーワードとLLMベースの意図認識を使用して、クエリを適切なモジュールにルーティングします。
2. マルチツールサブグラフ層 (L2): マップ・リダスパターンで複雑なタスクを分解します。プランナー・ノードが質問をサブタスクに分解し、特定のツールで並列実行します。
3. 原子的ツール層 (L3): Neo4j（知識グラフ）、MySQL（Text2SQLによる統計分析）、Milvus および PostgreSQL pgvector（意味的・構造化ベクトル検索）、外部検索APIを活用した実際のデータ取得を実行します。

"PostgreSQL優先"のフォールバック戦略（構造化 → ベクトル → 外部）と、二重閾値を備えたリランカーにより、高精度な回答を確保しています。

対象ユーザー

• 深いレシピや文化的情報を探求したい料理愛好家
• 専門的で再利用可能なテンプレートを求める開発者（例：百科事典、法的・医療相談向けAIエージェントの構築）

特徴

• マルチエージェントオーケストレーション: LangGraph を用いて複雑なタスクの分解と並列ツール実行を実現。
• ハイブリッドRAG: GraphRAG（Neo4j）、Text2SQL（MySQL）、ベクトル検索（Milvus/PostgreSQL）を統合。
• L1-L3アーキテクチャ: 機能の明確な分離により、他のドメインへの容易な適応が可能。
• マルチモーダル機能: 料理の画像認識と CogView-4 を用いた画像生成をサポート。
• セーフティガードレール: 範囲外のクエリを防止するための範囲チェックを統合。
• ソースの追跡可能性: すべての回答に知識ソースが明記されています。