cs-chatbot

FastAPI，LangChain，ChromaDB，Ollama (LLM) を用いた RAG 型チャットボット

プロジェクト概要

cs-chatbotは，FastAPI，LangChain，ChromaDB，Ollama (LLM) を活用した RAG 型チャットボットシステムである． Web スクレイピング，埋め込み，ベクトル検索，Next.js によるチャット UI を備えている． Docker 化された Ollama により，GPU による高速推論も可能である．

セットアップ

必要なもの

• Docker と Docker Compose
• Python 3.11 以上 (ローカル開発用)
• Node.js 18 以上と pnpm (フロントエンド用)
• NVIDIA GPU (Ollama の高速化用，任意)

1．リポジトリのクローン

git clone https://github.com/babcs2035/cs-chatbot.git
cd cs-chatbot

2．セットアップ・開発・デプロイ (mise推奨)

このプロジェクトは mise の scripts 機能で主要なコマンドを統一管理している．

依存パッケージのインストール

mise run setup

開発サーバ起動 (バックエンド＋フロントエンド)

mise run dev

デプロイ (Docker Compose)

mise run deploy

開発方法

コマンド	内容
mise run setup	フロントエンド依存パッケージインストール
mise run dev	バックエンド＋フロントエンド開発サーバ起動
mise run deploy	Docker Compose による本番デプロイ

開発サーバ起動後，ブラウザで http://localhost:3000 を開くとチャット UI にアクセスできる．

デプロイ

mise run setup
mise run deploy

使い方

1．知識ベース構築：フロントエンドのボタンで対象 URL をスクレイピングし，知識ベースを作成・更新する．
2．チャット：チャット UI で質問を入力すると，関連情報を検索し，LLM が回答する．

主な API エンドポイント：

• POST /chat — 質問
• POST /scrape — URL スクレイピングと知識ベース更新

ディレクトリ構成

cs-chatbot/
├── fastapi_app/        # FastAPI バックエンド (RAG，スクレイピング，ベクトルDB) 
├── web_app/            # Next.js フロントエンド (チャット UI) 
├── db/                 # ChromaDB ベクトルデータベース
├── data/               # スクレイピングデータ
├── cache/              # 埋め込み・LLM キャッシュ
├── requirements.txt    # Python 依存パッケージ
├── Dockerfile          # バックエンド Docker ビルド
├── docker-compose.yml  # サービス構成
├── pyproject.toml      # Python プロジェクト設定
└── README.md           # このファイル