【ITニュース解説】RAG Chatbot with Python (Frontend)

この解説では、Pythonを使って作られたRAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットの「フロントエンド」と呼ばれる部分について説明する。システムエンジニアを目指す初心者でも、チャットボットがどのように動いているのか、ユーザーが操作する画面の裏側で何が行われているのかを理解できるよう、基本的な仕組みから具体的な技術要素までを順に見ていく。

まず、フロントエンドとは、ユーザーが直接触れる部分、つまりチャットボットの「顔」となるユーザーインターフェース（UI）のことだ。このfrontend.pyというファイルは、そのUIを表示し、ユーザーからの質問を受け付け、チャットボットの頭脳部分と連携して回答を生成し、最終的にその回答をユーザーに見せる役割を担っている。

このチャットボットの主な機能は次の通りだ。まず、事前に準備された大量のドキュメントから作られた知識ベース（FAISSインデックスとドキュメントの断片）を読み込む。次に、ユーザーが入力した質問を受け取る。その質問の内容から、知識ベースの中から最も関連性の高い情報を探し出す。探し出された情報とユーザーの質問を合わせて、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる高性能なAIに送り、そこで質問に対する回答を生成してもらう。生成された回答は、過去の会話履歴と一緒に、見やすくデザインされたチャット画面に表示される。さらに、チャットボットが回答を生成するために参照した元の情報も一緒に表示することで、回答の根拠を明確にし、透明性を高めている。

具体的な処理のステップを見ていこう。

最初に、必要なツール（ライブラリ）を読み込む作業が行われる。streamlitは、今回チャットボットのユーザーインターフェースを作るために使われるPythonのフレームワークだ。簡単なコードでWebアプリケーションを構築できるため、フロントエンドの開発に非常に便利だ。pickleは、Pythonのオブジェクト（今回の場合は、事前に処理されたドキュメントの断片）をファイルに保存したり、ファイルから読み込んだりするために使われる。faissは、大量のデータの中から似ているものを高速で探し出すための特別なライブラリで、ここでいう「似ているもの」とは、ユーザーの質問と関連性の高いドキュメントの断片のことだ。sentence_transformersは、文章の意味を数値のデータ（これを「埋め込み」と呼ぶ）に変換するために使われる。この埋め込みを使うことで、文章の意味的な類似性を計算できるようになる。groqは、大規模言語モデルを提供するGroq社のAPI（プログラム同士が連携するための窓口）を利用するためのクライアントライブラリだ。そして、dotenvは、AIのAPIキーのような、外部に公開してはいけない重要な情報をファイルから安全に読み込むために使われる。APIキーは、環境変数という形で保存され、コードの中に直接書き込むことを避ける。これにより、セキュリティが向上する。

次に、チャットボットが参照する知識ベースの準備だ。faiss_index.binというファイルに保存されたFAISSインデックスと、chunks.pklというファイルに保存されたドキュメントの断片（チャンク）をそれぞれ読み込む。これらは、チャットボットが質問に答えるための「知識」そのものだ。SentenceTransformerを使って、質問を埋め込みに変換するモデルも、知識ベースを作成した時と同じものを使用することで、検索の精度を保つ。

ユーザーから質問が入力されると、「セマンティック検索」という処理が行われる。これは、ユーザーの質問を先ほどのSentenceTransformerで数値のデータ（埋め込みベクトル）に変換し、そのベクトルを使ってFAISSインデックスの中から、意味的に最も似ている（関連性の高い）ドキュメントの断片を高速で探し出す作業だ。例えば、「AIの歴史は？」という質問なら、AIの歴史に関する記述が含まれるドキュメントの断片が選ばれる。

探し出されたドキュメントの断片は、ユーザーの質問と一緒に大規模言語モデル（LLM）へ送られ、回答が生成される。このとき、LLMに与える指示文（プロンプト）は、「提供された文脈に基づいて質問に答えてください。もし質問が文脈と全く関係ない場合は、回答を試みず、『私の知識ベースにはこの情報はありません。』と答えてください」というように、具体的な指示が含まれている。これにより、LLMは与えられた情報に基づいて正確に回答し、情報がない場合には正直にその旨を伝えることができる。今回使われているのは、Groq社の高性能なLLM「Llama-3.3-70B」だ。

チャット画面は、streamlitとCSSというWebページの見た目を整える言語を使って作られる。ユーザーのメッセージは右側に青い吹き出しで、チャットボットのメッセージは左側に灰色の吹き出しで表示されるようにデザインされており、まるで本物のチャットアプリのように会話が見やすく配置される。

streamlitアプリの全体的なUIとして、画面には「📚 RAG Chatbot」というタイトルが表示され、「インデックス化されたドキュメントに基づいて質問してください」という説明文が添えられている。過去の会話履歴はst.session_state.messagesという場所で管理され、アプリをリフレッシュしない限り保持される。

ユーザーは入力フォームに質問を入力し、「送信」ボタンを押すことで質問が送信される。質問が送信されると、まずユーザーのメッセージがチャット履歴に追加される。次に、先述のセマンティック検索が行われ、関連するドキュメントの断片が取得される。その断片と質問を使ってLLMが回答を生成し、生成された回答もチャット履歴に追加され、画面に表示される。

チャットボットが回答を生成するためにどの情報を参照したのかを明確にするため、「🔍 Retrieved Chunks」（取得された断片）という見出しの下に、実際に検索で使われたドキュメントの断片が表示される。これにより、回答の根拠をユーザーが確認でき、チャットボットが間違った情報を参照していないかどうかのデバッグにも役立つ。

最後に、「チャットをクリア」ボタンも用意されており、このボタンを押すと、これまでの会話履歴がすべて消去され、最初から新しい会話を始めることができる。

このチャットボットのフロントエンドは、ドキュメントのインデックス（知識ベース）を自分で作るわけではない。それはバックエンド（別のファイルindex_docs.pyなど）が事前に実行され、準備されていることを前提としている。また、会話履歴は現在のセッションの中だけで保持され、ブラウザを閉じたりアプリをリフレッシュしたりすると消えてしまう。そして、GROQ_API_KEYのような重要なAPIキーは、ローカル環境では.envファイルに、デプロイ時にはstreamlitのシークレット機能を使って、安全に管理される必要がある。

このように、RAGチャットボットのフロントエンドは、ユーザーからの入力を受け付け、バックエンドで用意された知識ベースから情報を探し出し、大規模言語モデルの力を借りて賢い回答を生成し、それをユーザーに分かりやすく提示する、という一連の複雑な処理を連携させて実現しているのだ。