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title: IR・ESG RAG Bot (OpenAI, 8 languages)
emoji: 📊
colorFrom: yellow
colorTo: blue
sdk: gradio
sdk_version: "4.44.0"
app_file: app.py
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python_version: "3.10"
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## 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
```html
<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。