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：

  1. ユーザーが質問を入力
  2. 関連情報の検索
  3. 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

  1. メールの取得
  2. OpenAIでテキストのエンベッディング
  3. 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。