概要
DjangoとOllamaを活用し、社内ドキュメント検索とAIコーディング環境を統合した、プライバシー重視のローカルRAGアプリケーション「Django-RAG Ver.2」の解説。
詳細内容
### 概要
本記事では、DjangoとローカルLLM（Ollama）を統合した「Django-RAG (Ver.2)」のアーキテクチャと実装について解説しています。このプロジェクトは、社内ドキュメントへの自然言語Q&Aを行う「Knowledge Hub」と、AIによるコード生成・デバッグを支援する「Coding IDE」の2つを統合したWebアプリケーションです。
### 主な特徴と技術的ポイント
- **完全ローカル・セキュア運用**: APIキー不要で機密情報を外部に出さず、RTX 5050等のローカル環境で動作。個人利用からチーム展開まで対応可能です。
- **高度な多言語対応**: 埋め込みモデルに`BAAI/bge-m3`を採用し、100言語以上の質問を自動検出し、その言語で回答する仕組みを構築しています。
- **開発効率化機能**: ブラウザ上にMonaco Editorを搭載。Git操作のUI統合に加え、関数やクラスの論理境界に基づいた「コード認識チャンキング」により、LLMへのコンテキスト注入精度を高めています。
- **洗練された設計**: クリーンアーキテクチャの採用、テンプレートローダーによる独自の多言語UI切り替え、埋め込みモデル変更時のFAISSインデックス自動リセットなど、プロダクション品質の機能を備えています。
### 結論
クラウドAPIのコストやプライバシー懸念を解消しつつ、社内ナレッジの共有と開発支援を1つのシステムで完結させる、実用的なOSSプロジェクトとなっています。