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AIニュースを自動収集し、RAGで会話するチャットボット

AIスクレイピングChatbot

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ITmedia AI+ や Ledge.ai などのAIニュースを HTML スクレイピングで自動収集し、本文をクリーニング・チャンク化して多言語埋め込みを生成、pgvector によるベクトル検索で関連情報を引き当て、ローカル LLM が会話調の日本語で回答する RAG チャットボットです。収集は1日1回自動更新され、接続時には直近のSNSバズ話題と最新記事の日付を添えて挨拶します。出典の丸写しではなく、要点をかみ砕いて自然な会話で説明します。

AI 各種AIニュース ニュース・論文・SNS スクレイピング RSS/HTML/JSON・AI不使用 vector RAG 知識ベース 埋め込み・ベクトルDB 検索 (RAG) Chatbot Chatbot 日本語で回答
AIニュースのスクレイピング → RAG構築 → Chatbot稼働 の処理フロー

デモ1: データ収集 + RAG構築

AIニュースサイトを定期的に HTML スクレイピングで収集し、本文を正規化・チャンク分割します。多言語埋め込みでベクトル化して pgvector の知識ベースを育て、収集は1日1回自動更新されます(robots.txt・レート制限を遵守)。

デモ2: RAG活用 Chatbot

蓄積した知識をベクトル検索で引き当て、オンプレ LLM(LM Studio)が会話調の日本語で回答します。直前の会話文脈も考慮し、SSE で回答をリアルタイム表示。詳細ページのボタンから、ページ内でそのまま起動できます。

主な機能

  • AIニュースを毎日1回 HTML スクレイピングで自動収集し知識ベースを更新(robots.txt・レート制限を遵守)
  • 本文をクリーニング・チャンク化し、多言語埋め込みでベクトル化
  • pgvector によるベクトル検索で関連情報を引き当てる RAG 構成
  • オンプレ LLM(LM Studio)が要点をかみ砕いて会話調の日本語で回答、SSEで逐次表示
  • 接続時に直近のSNSバズ話題と最新記事の日付を添えて挨拶
  • Shadow DOM で本番サイトのCSSと干渉しない埋め込みウィジェット

使用技術

  • Python
  • FastAPI(SSE)
  • PostgreSQL + pgvector
  • オンプレLLM(LM Studio: gemma-4-26b / nomic埋め込み)
  • TypeScript製埋め込みウィジェット(Shadow DOM)
  • Astro
  • Docker / Ubuntu + リバースプロキシ

LIVE DEMO

Chatbot をこのページで試す

収集・蓄積したAI情報の知識ベースを使って、Chatbot が日本語で回答します。 下のボタンから起動すると、このページ内にチャットウィジェットが立ち上がります。

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