Gmailの検索を強化するRAGシステム開発ガイド
更新日:2025/01/22

はじめに
本記事では、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を活用してGmailのメール検索を強化するアプリケーション開発について解説します。このシステムにより、ユーザーは自然言語で質問するだけで、関連するメールを効率的に見つけることができます。
RAGシステムの基本
RAGは情報検索と生成AIを組み合わせた革新的なアプローチです。このシステムは以下の流れで動作します:
- ユーザーが質問を入力
- 関連情報の検索
- 検索結果を基に生成AIが回答を構築
従来の検索システムと比べ、RAGは文脈を理解し、より的確な情報を提供できる点が特徴です。
環境構築
必要なライブラリ
pip install openai pinecone-client requests streamlit
API設定
- OpenAI APIキーの取得
- Pineconeアカウントの作成とAPIキー取得
- Google OAuth2の設定
料金について
- Pinecone Starter Plan: 月額$0~ (データ量に応じて)
- OpenAI API: 使用量に応じた従量課金
- AWS (オプション): 使用するサービスに応じた従量課金
検索機能の実装
ユーザー認証
Google OAuth2を使用してGmailアカウントへのアクセスを実装します。
データ処理
- メールの取得
- OpenAIでテキストのエンベッディング
- Pineconeでベクトルデータの保存
インターフェース構築
Streamlitを使用して直感的なUIを作成します。
実際の利用シーン
- 過去の会議内容の素早い確認
- 重要な取引情報の検索
- プロジェクト関連のメールのまとめ
今後の展望
- 精度の向上
- マルチモーダル対応
- リアルタイム更新機能の実装
本システムは、ビジネスの効率化に大きく貢献し、情報管理の新たな可能性を切り開きます。

-
検索
(例) debug search etc.. -
カテゴリー
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