日本語 RAG チャットボットを Claude で構築 — 5,000 文書のナレッジベースを 30 行で

# 1) 5,000 件の社内文書を埋め込みベクトル化
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kunavo-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",
)

documents = load_documents()  # [{id, text, metadata}, ...]

# バッチ 100 件ずつで Gemini text-embedding を呼ぶ
batches = [documents[i:i+100] for i in range(0, len(documents), 100)]
all_vectors = []
for batch in batches:
    resp = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-large",
        input=[d["text"] for d in batch],
    )
    all_vectors.extend(resp.data)

# Postgres + pgvector に保存（または Pinecone, Qdrant など）
save_to_vector_db(documents, all_vectors)

# 2) ユーザー質問 → 関連文書を検索 → Claude に投げて回答
def answer(question: str) -> str:
    # 質問を埋め込み化
    q_embed = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-large",
        input=[question],
    ).data[0].embedding

    # 上位 5 件を検索
    relevant = vector_search(q_embed, top_k=5)

    # Claude に context + question を渡す
    context = "\n\n---\n\n".join(d["text"] for d in relevant)
    resp = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": (
                    "あなたは社内ナレッジ ベースをもとに正確に答えるアシスタントです。"
                    "提供された context にない情報については「情報がありません」と答えてください。"
                ),
            },
            {"role": "user", "content": f"# Context\n{context}\n\n# 質問\n{question}"},
        ],
        max_tokens=800,
    )
    return resp.choices[0].message.content

# 3) Cache_control で再呼び出しコストを 90% 削減
# 同じ context（社内ドキュメント）を何度も使うので、Anthropic prompt caching が効く

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": [{
                "type": "text",
                "text": SYSTEM_PROMPT_AND_GUIDELINES,  # 安定したシステムプロンプト
                "cache_control": {"type": "ephemeral"},
            }],
        },
        {"role": "user", "content": f"# Context\n{context}\n\n# 質問\n{question}"},
    ],
)
# 2回目以降の同じシステムプロンプトはキャッシュヒット → 入力料金の 10%