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7dayrag

by HamdanProfessional
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7dayrag

本番向けのRAG + AIエージェントワークフローをFastAPIサービスとして公開。7日間のSaaS AIエンゲージメントのリファレンス実装として構築され、引用付きのビジネスデータに対するグラウンデッドQ&A、拒否ガードレール、内部APIを呼び出すツール使用エージェントを備えています。

設計の根拠と日次デリバリープランについては ARCHITECTURE.md を参照してください。

クイックスタート（APIキー不要）

アプリはスタブモードで完全にオフライン動作します（決定論的な擬似埋め込み + スクリプト化されたLLM）。後で実際のキーを追加して、自動フェイルオーバーでOpenAI/Anthropicに切り替えることができます。

# 1. Postgres + pgvector
docker compose up -d db

# 2. Python deps
pip install -r requirements.txt

# 3. Configure (or skip: defaults match compose)
copy .env.example .env

# 4. Create schema + load the sample knowledge base
python -m scripts.seed_sample_data

# 5. Serve
uvicorn app.main:app --port 8000 --reload

試してみる

# Grounded Q&A with citations
curl -X POST localhost:8000/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What is the uptime SLA for Business plans?"}'

# Agent that calls tools (ticket lookup)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/agent/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "Check ticket TICKET-1001 and summarize its status."}'

# Raw hybrid retrieval (debug/tuning)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/documents/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "refund window annual plan", "top_n": 3}'

インタラクティブドキュメント: http://localhost:8000/docs

API

メソッド

パス

目的

GET

/healthz, /readyz

死活監視; 準備完了（DB + プロバイダー）

POST

/api/v1/documents

ドキュメントのアップサート → チャンク化 → 埋め込み → インデックス

POST

/api/v1/documents/search

融合スコアによるハイブリッド検索

POST

/api/v1/query

グラウンデッドQ&A {question} → 回答 + 引用

POST

/api/v1/agent/run

制限付きツール呼び出しエージェント、agent_runs に監査

POST

/api/v1/admin/seed

サンプルKBの再読み込み

すべてのレスポンスには x-request-id が含まれ、エラーは構造化された {error: {code, message}} で返されます。

設定

すべて環境変数 / .env で設定します（.env.example を参照）。主な設定：

  • LLM_PROVIDER: openai | anthropic | stub | auto（auto は PROVIDER_ORDER を辿り、プロバイダーごとのリトライ + バックオフ + フェイルオーバーを行い、キーが設定されていない場合は stub で終了）

  • OPENAI_BASE_URL: 任意のOpenAI互換エンドポイント（Ollama、vLLM、ゲートウェイ）を指定

  • MIN_VECTOR_SCORE: 最良ヒットのコサイン下限値。これを下回るとAPIは推測せず拒否

  • TICKETS_API_BASE_URL / ACCOUNTS_API_BASE_URL: エージェントツールを実際の内部APIに向ける。空欄 = 組み込みサンドボックスデータ

  • REDIS_URL, CACHE_ENABLED, CACHE_TTL_SECONDS, RATE_LIMIT_PER_MINUTE: キャッシュ + レート制限。Redisがなくてもパフォーマンスが低下するだけで、可用性は損なわれません

Redis（キャッシュ + レート制限）

グラウンデッド回答はキャッシュされ（質問 + 設定でキー化）、/api/v1/* はクライアントIPごとに固定60秒ウィンドウでレート制限されます。レスポンスには x-ratelimit-remaining が含まれ、制限を超えると構造化された 429 が返ります。/readyz はRedisの健全性を報告し、RedisがダウンしてもAPIはフェイルオープンします。拒否回答のみキャッシュされません（拒否はドキュメント更新に応じて変わるため）。

docker compose up -d redis   # or just: docker compose up -d  (brings up db+redis+api+n8n)

MCPサーバー

同じ機能をClaude Desktopや任意のMCPクライアントに公開します：

python mcp_server.py        # stdio transport

ツール: search_knowledge_base, answer_question, run_agent, lookup_ticket, lookup_account。

Claude Desktop設定スニペット：

{
  "mcpServers": {
    "7dayrag": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/7dayrag/mcp_server.py"]
    }
  }
}

n8nワークフロー自動化

docker compose up -d n8n → http://localhost:5678 を開く → workflows/ からインポート：

ワークフロー

説明

ticket_triage.json

Webhook POST /webhook/ticket-triage {ticket_id} → 入力検証 → 7dayragエージェント実行 → トリアージサマリーを返す（エラーブランチ付き）。サマリーが応答する場所にSlack/メールノードを差し替え可能。

kb_sync.json

夜間スケジュール → /api/v1/admin/seed でナレッジベースを再同期。CMS/Git/S3ソースを /api/v1/documents にフィードするように置き換え可能。

ワークフローは http://api:8000（composeネットワーク）を呼び出します。Compose外でn8nを実行する場合は、ベースURLを http://localhost:8000 に変更してください。

アクティベート後にトリアージWebhookをテスト：

curl -X POST localhost:5678/webhook/ticket-triage \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{"ticket_id": "TICKET-1001"}'

グラウンディングの仕組み

  1. 質問は（取り込みと同じモデルで）埋め込まれ、ハイブリッド検索を実行：pgvectorコサインtop-K + Postgres全文top-Kを、Reciprocal Rank Fusionで融合。

  2. 最良ヒットのベクトルスコアが MIN_VECTOR_SCORE 未満の場合 → 拒否（LLM呼び出しなし）。

  3. それ以外の場合、番号付きコンテキストが厳格なルールでモデルに渡されます：[n] として引用、コンテキストのみから回答、それ以外は NOT_ENOUGH_CONTEXT と返答。

  4. 回答内の引用はソースドキュメントにマッピングされて返されます。

テスト

docker compose up -d db      # integration tests need Postgres on :5433
pytest tests -q              # unit + integration; integration skips cleanly without DB
ruff check app tests scripts

21テスト：チャンク化の不変条件、RRF融合、埋め込みの決定性、スタブプロバイダーの動作、エージェントループの解析、さらに実際のPostgres/pgvectorに対するエンドツーエンドのAPIラウンドトリップ。

デプロイ（ステージング）

cp .env.example .env   # add OPENAI_API_KEY
docker compose up -d --build
curl localhost:8000/readyz
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/seed

AWSの場合：同じイメージ → ECS Fargate + RDS Postgres（pgvector 拡張を有効化）。DigitalOceanの場合：ドロップレット + マネージドPostgres。シークレットは環境変数/シークレットマネージャーのみで管理。

プロジェクト構成

app/
  api/        FastAPI routes (documents, query, agent, health/admin)
  agent/      tool registry (KB search, ticket/account lookup) + bounded agent loop
  llm/        provider abstraction: openai, anthropic, stub + retry/failover router
  rag/        chunking, ingestion, hybrid retrieval (RRF), grounded generation
  cache.py    Redis: response cache + fixed-window rate limiting (fail-open)
  config.py   env-driven settings · db.py engine/session · db_init.py schema bootstrap
data/sample_docs/*.md    demo knowledge base
scripts/seed_sample_data.py
workflows/*.json         importable n8n automations (ticket triage, KB sync)
mcp_server.py            MCP tool server (stdio) for Claude Desktop / MCP clients
tests/

次のステップ（エンゲージメント後のバックログ）

ストリーミング（SSE）、評価セットへのフィードバック取得、リランカーステージ、マルチテナントRLS、スケジュールされた再インデックス、プロンプトバージョニング/A-Bテスト、コストダッシュボード。

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-
license - not tested
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
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