Qwen3-Coder を使用して "Chat with your Code" RAG アプリを作成しましょう。

始める前に、これから作成するものを見てください。 技術スタック: - オーケストレーションの@Llama_Index - vectorDBをセルフホストする@Milvusio - 応答を検証するためのコーデックス@CleanlabAI - @Alibaba_Qwen 3 Coder にアクセスする@OpenRouterAI。 行きましょう！🚀

以下に示すアーキテクチャ図は、主要なコンポーネントのいくつかと、それらが互いにどのように相互作用するかを示しています。 その後、各コンポーネントの詳細な説明とコードが続きます。

1️⃣ & 2️⃣ : ナレッジベースの読み込み ナレッジ ベースは、RAG の基盤として機能する関連性の高い最新情報のコレクションです。私たちの場合、それはGitHubリポジトリです! @Llama_Index の階層コード パーサーを使用してコード ベースをチャンクして解析する方法は次のとおりです。

3️⃣ 埋め込みモデル 埋め込みは、テキストを数字の形で意味のある表現することです。 埋め込みモデルは、ドキュメント、チャンク、ユーザークエリの埋め込みを作成する役割を果たします。 埋め込みモデルを読み込む方法は次のとおりです。

4️⃣ インデックス作成と保存 埋め込みモデルによって作成された埋め込みは、データに対してインデックスを作成することで、高速検索と類似性検索を提供するベクトルストアに保存されます。 セルフホスト型の@Milvusioベクターデータベースを使用します。

5️⃣ プロンプトテンプレートの作成 カスタム プロンプト テンプレートを使用して、LLM からの応答を絞り込み、コンテキストも含めます。

6️⃣ クエリエンジンの設定 クエリエンジンは、クエリ文字列を受け取り、関連するコンテキストを取得するために使用し、プロンプトテンプレートを使用してそれらを組み合わせてから、最終的な応答を生成するLLMに送信します。 ここで使用しているLLMは最新のQwen3-Coderです!

7️⃣ チャットインターフェース Streamlitを使用してUIを作成し、RAGアプリケーションのチャットインターフェイスを提供します。 これとこれまで説明したすべてのコードは、次のツイートで共有されます。 これがいいと思います👇

ボーナス！ @CleanlabAIのAIコーデックスを使用して、回答を検証して改善します。 信頼性スコアを取得するために同じものを使用しました。 開発中のエージェントまたは AI チャット アプリケーションとシームレスに統合します。 これがいいと思います👇

すべてのコードは、このGitHubリポジトリにあります。 (スターを忘れ🌟ずに)

最後に、私たちが構築したアプリのアーキテクチャ図を残しておきます。 このチュートリアルを楽しんでいただければ幸いです。続報にご期待ください!🥂

洞察力に富んだものを見つけた場合は、ネットワークと再共有してください。 お探し→ @akshay_pachaar ✔️ LLM、AIエージェント、機械学習に関するその他の洞察とチュートリアルについては、こちらをご覧ください。