I Built a Self-Learning RAG Agent with n8n | Complete Automation Tutorial

元の動画: YouTube

動画の要約

YouTube動画「I Built a Self-Learning RAG Agent with n8n | Complete Automation Tutorial」要約

動画概要

この動画では、n8nを使って自己学習型のRAG（Retrieval-Augmented Generation）エージェントを構築する方法を解説しています。RAGとは、外部知識を検索し、それを基に生成AIがテキストを生成する手法です。自己学習型とは、ユーザーとのインタラクションを通じて知識を自動的に更新していくことを意味します。動画では、n8nのワークフロー、Pineconeベクトルデータベース、OpenAIのAPI、Google Sheetsなどを組み合わせて、このシステムを実際に構築する手順をステップバイステップで紹介しています。

RAGエージェントの概要

RAGエージェントは、ユーザーからの質問に対して、関連性の高い情報を外部ソースから取得し、その情報に基づいて回答を生成します。これにより、生成AIは自身の知識だけでなく、外部の最新情報や専門知識も利用できるため、より正確で信頼性の高い回答を提供できるようになります。自己学習機能は、ユーザーとの対話履歴やフィードバックを分析し、知識ベースを継続的に改善していくことで実現されます。

n8nワークフローの構築

動画では、n8nのワークフローを以下のような主要なステップに分割して構築しています。

  • ユーザーからの質問の受信: Webhookノードを使用して、ユーザーからの質問を受け取ります。
  • 質問の埋め込みベクトルの生成: OpenAIのEmbedding APIを使用して、質問を数値ベクトルに変換します。これは、質問の意味を数値的に表現するためのもので、Pineconeで類似性を検索するために使用されます。
  • Pineconeでの類似性検索: Pineconeベクトルデータベースに格納された既存の知識ベースの中から、質問の埋め込みベクトルに最も近いベクトルを持つ情報を検索します。
  • 取得した情報の整形: Pineconeから返されたデータを扱いやすい形に整形します。
  • プロンプトの作成: OpenAIのGPTモデルに渡すためのプロンプトを作成します。プロンプトには、ユーザーの質問とPineconeから取得した関連情報が含まれます。
  • OpenAIによる回答の生成: OpenAIのGPTモデルを使用して、プロンプトに基づいて回答を生成します。
  • 回答のユーザーへの送信: Webhookのレスポンスとして、生成された回答をユーザーに返します。
  • フィードバックの収集と知識ベースの更新: ユーザーからのフィードバックを収集し、必要に応じて知識ベース（例えばGoogle Sheets）を更新します。これは自己学習機能の中核です。

各ステップの詳細解説

Webhookノードは、外部からのHTTPリクエストをn8nワークフローにトリガーするために使用されます。これにより、Webアプリケーションやその他のサービスから質問を送信できます。webhookのurlをコピーして、apiリクエストを送る際に使用します。

OpenAIのEmbedding APIは、テキストを数値ベクトルに変換するために使用されます。このベクトルは、テキストの意味を数値的に表現したもので、Pineconeのようなベクトルデータベースで類似性を検索するために不可欠です。動画では、モデルとして`text-embedding-ada-002`を使用しています。

Pineconeは、高速な類似性検索を可能にするベクトルデータベースです。動画では、Pineconeに既存の知識ベースをベクトルとして格納し、ユーザーからの質問の埋め込みベクトルとの類似性を検索することで、関連性の高い情報を効率的に取得しています。APIキーと環境変数を設定する重要性が強調されています。

OpenAIのGPTモデルは、プロンプトに基づいてテキストを生成するために使用されます。動画では、`gpt-3.5-turbo`などのモデルを使用し、ユーザーの質問とPineconeから取得した関連情報を含むプロンプトを渡すことで、適切な回答を生成しています。温度パラメータを調整して、回答の創造性と正確性のバランスを取る方法も説明されています。

Google Sheetsは、知識ベースの格納場所として使用されます。動画では、Google Sheetsに既存のFAQやドキュメントを格納し、それをPineconeにインデックス化しています。また、ユーザーからのフィードバックに基づいて、Google Sheetsの内容を更新することで、知識ベースを継続的に改善しています。

自己学習機能の実現

自己学習機能は、以下の仕組みで実現されます。

  • ユーザーからのフィードバックの収集: ユーザーが回答に満足したかどうかを尋ねるフィードバックフォームを設け、回答の質を評価します。
  • フィードバックの分析: 収集されたフィードバックを分析し、回答が不適切であった場合、または改善の余地がある場合は、該当する質問と回答を特定します。
  • 知識ベースの更新: 特定された質問と回答に基づいて、Google Sheetsの内容を更新します。新しい情報や修正された情報をGoogle Sheetsに追加します。
  • Pineconeの再インデックス化: Google Sheetsの内容が更新されたら、Pineconeに再度インデックス化を行い、新しい知識ベースをRAGエージェントに反映させます。

このサイクルを繰り返すことで、RAGエージェントはユーザーとのインタラクションを通じて知識を自動的に更新し、より賢くなっていくことができます。

デモとワークフロー例

動画では、実際に構築されたRAGエージェントのデモが行われています。ユーザーが質問を送信すると、RAGエージェントはPineconeで関連情報を検索し、その情報に基づいてOpenAIのGPTモデルを使用して回答を生成します。回答はユーザーに送信され、ユーザーは回答に満足したかどうかをフィードバックとして提供できます。フィードバックはGoogle Sheetsに記録され、必要に応じて知識ベースが更新されます。実際に動く様子を見ることで、理解が深まります。

ワークフローの例として、以下のようなシナリオが考えられます。

  • カスタマーサポート: 顧客からの問い合わせに対して、FAQや製品ドキュメントを検索し、適切な回答を自動生成します。
  • 社内ナレッジベース: 社員からの質問に対して、社内ドキュメントや過去の事例を検索し、回答を生成します。
  • 教育: 学生からの質問に対して、教科書やオンラインリソースを検索し、回答を生成します。

まとめ

この動画では、n8n、Pinecone、OpenAI、Google Sheetsを組み合わせて、自己学習型のRAGエージェントを構築する方法を詳細に解説しています。RAGエージェントは、外部知識を検索し、それを基にテキストを生成することで、より正確で信頼性の高い回答を提供できます。自己学習機能は、ユーザーとのインタラクションを通じて知識ベースを継続的に改善していくことで実現されます。このチュートリアルは、ノーコードでRAGエージェントを構築したい人にとって非常に役立つでしょう。

公開日: 2025年04月06日

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