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このレシピでは、複数のVector Storeを組み合わせた強力なRAG(検索拡張生成)ワークフローを構築するアプリの作り方をご紹介します。Document Vector StoreとGitHub Vector Storeをクエリ最適化と統合し、包括的なナレッジベースQ&Aを実現する方法を学びます。

概要

目的: 複数のVector Storeを組み合わせたRAGの仕組みを学ぶ
使用ノード役割モデル
Document Vector StorePDF/テキストをベクトル化text-embedding-3-small
GitHub Vector Storeコードをベクトル化text-embedding-3-small
App Entry質問入力-
ジェネレーター x2検索クエリを最適化gpt-5-nano
Queryノード x2関連情報を検索-
ジェネレーター検索結果から回答生成claude-haiku-4.5
学べる機能: RAG(検索拡張生成)、Document Vector Store、GitHub Vector Store、クエリ最適化、複数Queryノードの統合

ワークフロー図

ノード設定詳細

1. Document Vector Store

項目
ノード名Document Knowledge Base
エンベディングモデルOpenAI text-embedding-3-small
事前にロードするファイル:
ファイルソースURL内容
docs.giselles.ai-llms-full.txthttps://docs.giselles.ai/llms-full.txtドキュメント(テキスト)
giselles-terms.pdfhttps://giselles.ai/legal/terms利用規約
giselles-privacy.pdfhttps://giselles.ai/legal/privacyプライバシーポリシー

2. GitHub Vector Store

項目
ノード名GitHub Knowledge Base
リポジトリgiselles-ai/giselle
コードを含めるON
Issueを含めるON
Pull Requestを含めるON
エンベディングモデルOpenAI text-embedding-3-small

3. App Entry

項目
ノード名Question Input
ノード入力名question
プロンプト- (ユーザー入力のみ)

4. Generator Node(ドキュメントクエリ)

項目
ノード名Doc Query Generator
モデルgpt-5-nano
ThinkingOFF
Web Search-
プロンプト:
Convert the following question into an optimized search query for documentation:

Question: @Question Input

Generate a query with relevant keywords and concepts for searching documentation.
Output only the query, nothing else.

5. Generator Node(コードクエリ)

項目
ノード名Code Query Generator
モデルgpt-5-nano
ThinkingOFF
Web Search-
プロンプト:
Convert the following question into an optimized search query for code:

Question: @Question Input

Generate a query with function names, file patterns, and technical terms for searching code.
Output only the query, nothing else.

6. Query Node(ドキュメント)

項目
ノード名Document Search
ソース@Document Knowledge Base
クエリ@Doc Query Generator
最大結果数10
類似度しきい値0.3

7. Query Node(GitHub)

項目
ノード名Code Search
ソース@GitHub Knowledge Base
クエリ@Code Query Generator
最大結果数10
類似度しきい値0.3

8. Generator Node(回答)

項目
ノード名Answer Generator
モデルclaude-haiku-4.5
ThinkingON
Web SearchOFF
プロンプト:
Answer the following question based on the provided content:

Question: @Question Input

Documentation:
@Document Search

Code & Repository:
@Code Search

Requirements:
- Answer based on both documentation and code repository content
- Reference specific files or passages when applicable
- If the answer is not found, clearly state that
- Be concise but thorough