序章
前編では、PDFからテキストを取り出して、Embeddingを作成し、ベクトルDB（Qdrant）に保存するところまで進めました。 ここまでできていれば、「関連する内容を探す」準備は整っています。 後編では、この検索結果をうまく使って質問に答える機能（RAG）を完成させていきます。LangChainは使わず、やさしい実装で一歩ずつ組み立てます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 検索（Retrieval）で見つけた文脈をプロンプトに加えて（Augmented）、LLMに答えを作ってもらう（Generation）手法です。
完成イメージ
[質問] → （Embedding化）
↓
[Qdrantで検索] → 類似チャンク（文脈）
↓
（文脈をプロンプトへ）
↓
[LLMが回答生成]
↓
[回答] と [参照した文脈] を画面に表示
- 検索で見つけた「関連チャンク」をプロンプトに入れて、ChatGPTに答えてもらいます。
- 回答と一緒に参照した文脈（根拠）も表示して、納得感を大切にします。
この後編でできるようになること
- ✅ RAGの完成：PDFに基づいて質問に答えるアプリを仕上げる
- ✅ 根拠表示：回答と一緒に参照チャンクも見られるUI
- ✅ UIの改善：見やすく、使いやすい回答画面
- ✅ 共有対応（任意）：Qdrant CloudでベクトルDBをクラウド化
事前準備（前編の確認）
- 次のライブラリが導入済み：
streamlit,PyPDF2,openai,qdrant-client,tiktoken - 前編のアプリで、PDFアップロード → テキスト抽出 → チャンク分割 → Embedding作成 → Qdrant保存 ができる
- 「Ask My PDF(s)」で類似チャンクの検索が動く
- OpenAI APIキーを設定済み（サイドバーから入力）
この状態であれば、後編の実装にそのまま進めます。
目次（この後の流れ）
レッスン1（いまここ）：序章と目次
- 前編の振り返り
- RAGの全体像
- 目標と進め方の確認
レッスン2：検索結果を“答え”につなぐ（最小実装）
- 類似チャンクをまとめてプロンプトを組み立てる
- ChatGPTを呼び出して回答を生成する
- まずは動く最小構成（MVP）を完成
レッスン3：UIを整える（回答＋根拠の見やすさ）
- 回答表示の体裁を整える
- 参照チャンク（スコア付き）を折りたたみで表示
- 「分からないときは分からない」と伝えるプロンプト方針
レッスン4：精度のチューニング
top_kなど基本パラメータの考え方- PDFが大きい／薄い場合の扱い
- うまくいかないときのチェックリスト
レッスン5（応用）：Qdrant Cloudで共有
- ローカルのQdrantからクラウドQdrantへ切り替え
- 環境変数でのAPIキー管理
- チームで同じ知識ベースを使う
レッスン6：まとめと次の一歩
- 実装の振り返り
- 会話履歴を生かした対話型QAへの拡張
- LangChain版との違いと使い分け
ミニ用語集（やさしい言い換え）
- Embedding：文章の意味を数字の並び（ベクトル）にしたもの
- ベクトルDB（Qdrant）：似ている文章をすばやく見つけるための専用データベース
- チャンク：長い文章を扱いやすく分けた小さな断片
- RAG：検索した文脈を足がかりに、LLMが答えを作る方法
大切にする方針
- 無理に答えを作らない：不明なときは「分かりません」と返す
- 根拠を添える：回答と一緒に参照チャンクを表示
- 小さく作って試す：まずは最小構成で体験を完成させる
- 安全に運用：APIキーなどは環境変数で管理
次回予告（レッスン2）
既存の search_similar_chunks() を活かしながら、
プロンプトの組み立て → ChatGPT呼び出し → 回答＋参照表示 までをつなげます。
ここを越えると、「検索ツール」から「質問に答えるアプリ」へしっかりと形になります。