AI・RAG開発実践ガイド¶
企業提案レベルの包括的なAI開発ドキュメント
📖 このドキュメントについて¶
このガイドは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を中心としたAIシステム開発の全工程を網羅した実践的なドキュメント集です。基礎概念から高度なマルチエージェントシステムまで、段階的に学習・実装できる構成になっています。
対象読者¶
| 読者層 | 推奨セクション |
|---|---|
| AI開発初心者 | 基礎概念 → RAG構築ガイド |
| バックエンドエンジニア | ベクトルDB比較 → FastAPI実装 |
| アーキテクト | DDD設計 → Docker環境構築 |
| MLエンジニア | 高度なRAG → 可視化・マルチエージェント |
| 技術リード | 全体ロードマップ → 運用ガイド |
🎯 学習パス¶
初級編（Phase 1-5）¶
- 基礎概念・用語集 - RAG、Embedding、ベクトル検索の理解
- ベクトルDB選定ガイド - pgvector、Qdrant、FAISSの比較
- FastAPI + pgvector実装 - 最小構成のRAGシステム構築
中級編（Phase 6-10）¶
- DDD設計パターン - クリーンアーキテクチャ適用
- Docker環境構築 - PostgreSQL + Neo4j + 監視スタック
- テスト・CI/CD - pytest + GitHub Actions
- ログと監視 - 構造化ログ + Grafana
上級編（Phase 11-20）¶
- LangChain GraphRAG - 知識グラフ統合
- Self-Learning RAG - 自己学習システム
- 可視化システム - Arize Phoenix統合
- マルチエージェント - CrewAI協調推論
- 進化ロードマップ - Phase 1-20完全ガイド
🗂️ ドキュメント構成¶
📚 基礎編¶
- 用語集: RAG/Embedding/spec-kitなどの基本概念
🔍 ベクトルデータベース¶
- DB比較ガイド: pgvector vs Qdrant vs FAISS
🤖 RAG構築¶
- FastAPI実装: 最小構成から本格実装まで
🏗️ アーキテクチャ¶
- DDD設計: ドメイン駆動設計とクリーンアーキテクチャ
⚙️ 環境構築¶
- Docker環境: Master/Replica + pgvector + Neo4j
- テスト・CI/CD: pytest + GitHub Actions
- ロギング: Loki + Grafana監視
- 運用ガイド: バックアップ・セキュリティ
🚀 高度な実装¶
- LangChain GraphRAG: Neo4j知識グラフ統合
- Self-Learning RAG: 信頼度評価・自動改善
- 可視化: UMAP/PCAクラスタリング
- マルチエージェント: CrewAI協調システム
- 進化ロードマップ: Phase 1-20実装計画
💻 サンプルコード¶
- コード例集: 実装可能なコードテンプレート
🛠️ 推奨技術スタック¶
コア技術¶
- 言語: Python 3.11+
- Webフレームワーク: FastAPI
- ORM: SQLAlchemy 2.0+ / Alembic
- DB: PostgreSQL 15+ (pgvector拡張)
- グラフDB: Neo4j 5.x
AI/ML¶
- Embeddings: OpenAI text-embedding-3-small/large
- LLM: GPT-4, GPT-4o-mini
- RAGフレームワーク: LangChain / LlamaIndex
- エージェント: CrewAI / LangGraph
インフラ¶
- コンテナ: Docker + Docker Compose
- 監視: Grafana + Loki + Promtail
- 可視化: Arize Phoenix
- CI/CD: GitHub Actions
テスト¶
- フレームワーク: pytest + factory_boy
- カバレッジ: pytest-cov (80%以上目標)
- E2E: Playwright (オプション)
📊 Phase別実装ガイド¶
Phase 1-5: 基盤構築¶
Phase 6-10: AI統合¶
Phase 11-15: 高度な協調¶
Phase 16-20: 自律進化¶
詳細は進化ロードマップを参照してください。
🎓 学習の進め方¶
1. 環境準備（1日目）¶
→ Docker環境構築2. 基礎実装（2-3日目）¶
- FastAPI + pgvectorの最小構成
- Embedding生成とベクトル検索
- 簡単なRAG APIの構築
3. アーキテクチャ設計（4-5日目）¶
- DDD/クリーンアーキテクチャ適用
- テスト基盤構築（TDD）
- CI/CD自動化
4. 高度な機能（1-2週間）¶
- LangChain GraphRAG統合
- Self-Learning機能実装
- マルチエージェント協調
🔗 関連リソース¶
公式ドキュメント¶
参考記事¶
- OpenAI Embeddings Best Practices
- RAG Architecture Patterns
- Vector Database Benchmarks
📝 ライセンスと利用規約¶
このドキュメントは教育・開発目的で自由に利用可能です。商用利用時は以下に注意してください：
- OpenAI APIの利用規約遵守
- pgvectorのPostgreSQLライセンス準拠
- LangChain/CrewAIのApache 2.0ライセンス
🤝 コントリビューション¶
ドキュメントの改善提案や誤字脱字の報告は、GitHubのIssuesまたはPull Requestsでお願いします。
🚀 次のステップ¶
- 基礎概念を理解する - RAG/Embeddingの原理
- 環境を構築する - Docker + PostgreSQL
- 最初のRAGを作る - FastAPI実装
- ロードマップを確認する - Phase 1-20計画
最終更新日: 2025-10-11 バージョン: 1.0.0 作成者: WinLogic Development Team
Happy AI Development! 🎉