README.md

metadata

title: IR・ESG RAG Bot (OpenAI, 8 languages)
emoji: 📊
colorFrom: yellow
colorTo: blue
sdk: gradio
sdk_version: 4.44.0
app_file: app.py
pinned: false
python_version: '3.10'

クイックスタート

1. data/pdf/ にIR/ESG PDFを配置
2. pip install -r requirements.txt
3. python ingest.py → data/index/ 生成
4. export OPENAI_API_KEY=...（必要に応じて OPENAI_BASE_URL）
5. python app.py → Gradio UI / /api/answer

埋め込みサンプル

<script>
async function askRag(question, lang="ja"){
const r = await fetch("https://<your-host>/api/answer",{
method:"POST", headers:{"Content-Type":"application/json"},
body: JSON.stringify({question, lang})
});
const data = await r.json();
console.log(data.text, data.citations);
}
</script>

モデル推奨

• 生成: gpt-4
• 埋め込み: text-embedding-3-large

運用Tips

• PDF直リンク + #page=<n> を meta.jsonl に保持すれば、根拠クリックで該当ページに飛べます。
• 年度更新はPDF差替え→python ingest.py。CI/CDで自動化を推奨。
• ログには個人情報を含めない。