AI 搜索引擎开发：用 LLM 实现自然语言搜索（ゼロからの完全入門ガイド）

インターネット上の情報量は膨大になり、従来のキーワード検索では目的の情報にたどり着くのが難しくなっています。「あの記事なかったっけ？」「去年見たスライド探してるんだけど」という経験はないでしょうか？

本稿では、LLM（大規模言語モデル）を使って自然な言葉で検索できるAI検索エンジンを作る方法を、プログラミング初心者のブログに表示します。API工作经验ゼロの方から読める内容になっています。

まず「自然言語検索」ってなに？

従来のキーワード検索とAI検索の違いを見てみましょう。

従来の検索：「Python HTTPリクエスト方法」と正確に入力しないと結果が出ない
AI検索：「Pythonでウェブサイトからデータ取得する方法ってどうやるんだっけ？」という文章で検索できる

AI検索なら、考えを自然に話しながら検索できます。

HolySheep AI とは？

本稿では HolySheep AI をAPIプロバイダーとして使用します。

HolySheep AI を選ぶ理由は以下の通りです：

圧倒的なコストパフォーマンス：¥1=$1のレート（他社様¥7.3=$1の比較で85%節約）
超低レイテンシ：API応答が50ミリ秒未満
支払い方法が豊富：WeChat Pay ・ Alipay ・クレジットカード対応
無料クレジット付き：登録だけでクレジット貰える
最新モデルの低価格：DeepSeek V3.2 が $0.42/MTok、Gemini 2.5 Flash が $2.50/MTok

開発環境の準備（初心者向け）

ステップ1：Pythonのインストール

公式サイト https://www.python.org/ からダウンロードしてインストールします。「Add Python to PATH」にチェックを入れるのを忘れないでください。

💡 ヒント：インストール後、コマンドプロンプト（Windows）またはターミナル（Mac）で以下を入力してバージョン番号が出れば成功です：

python --version
または
python3 --version

ステップ2：コードエディタのインストール

Visual Studio Code（VS Code）を推奨します。無料而且つ使いやすく、Python開発に最適な機能があります。

https://code.visualstudio.com/ からダウンロードしてインストールしてください。

ステップ3：APIキーの取得

HolySheep AI に登録する
ダッシュボードから「API Keys」セクションにアクセス
「Create New Key」をクリックしてキーを生成

⚠️ 重要：生成されたAPIキーは一度しか表示されません。安全な場所に保存しておいてください。

最初のAI検索プログラムを作ろう

プロジェクトフォルダの作成

デスクトップに「ai_search」というフォルダを作成します。VS Codeで「このフォルダを開く」で開いておいてください。

必要なライブラリのインストール

ターミナル（VS Codeなら上部メニュー「ターミナル」→「新しいターミナル」）で以下を実行：

pip install requests python-dotenv

これは2つのライブラリをインストールするコマンドです：

requests：インターネット上のデータを取得するライブラリ
python-dotenv：環境変数を管理するライブラリ（APIキーを安全に管理できる）

環境変数の設定

プロジェクトフォルダに「.env」というファイルを作成し、以下の一行を保存します：

HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY

「YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY」を Actual のAPIキーに置き換えてください。

💡 ヒント：.envファイルは「.（ドット）」から始まる名前なので、ファイル名全体を正確に入力してください。メモ帳だと作成困难的ですが、VS Codeなら簡単に作れます。

メインのコードを作成

「search.py」というファイル名で以下のコードを作成します：

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

環境変数を読み込む
load_dotenv()

APIキーを取得
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")

APIの接続先
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

def search_with_ai(query):
    """
    自然言語で質問すると、LLMが関連する回答を生成します
    """
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # LLMへの指示（プロンプト）
    system_prompt = """あなたは 정확한情報を提供する検索アシスタントです。
    ユーザーの質問に対して、簡潔で役立つ回答を生成してください。
    答えられないことは「分かりません」とはっきり伝えてください。"""
    
    payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": query}
        ],
        "max_tokens": 500,
        "temperature": 0.7
    }
    
    try:
        # APIにリクエストを送信
        response = requests.post(
            f"{base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        # 結果を処理
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            answer = result["choices"][0]["message"]["content"]
            return answer
        else:
            return f"エラーが発生しました：{response.status_code} - {response.text}"
    
    except requests.exceptions.Timeout:
        return "リクエストがタイムアウトしました。ネットワーク接続を確認してください。"
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        return "接続エラーが発生しました。APIキーが正しく設定されているか確認してください。"
    except Exception as e:
        return f"予期しないエラーが発生しました：{str(e)}"

メインの処理
if __name__ == "__main__":
    print("=" * 50)
    print("🌟 AI 自然言語検索デモ")
    print("=" * 50)
    print("\n質問を入力してください（終了するには 'exit' と入力）：\n")
    
    while True:
        query = input("あなた: ")
        
        if query.lower() == "exit":
            print("\nご利用ありがとうございました！")
            break
        
        if not query.strip():
            print("質問が空です。もう一度入力してください。\n")
            continue
        
        print("\n🔍 AIが回答を生成中...\n")
        answer = search_with_ai(query)
        print(f"AI: {answer}\n")
        print("-" * 50)

プログラムを実行するには、ターミナルで以下を入力します：

python search.py

以下のように動作します：

==================================================
🌟 AI 自然言語検索デモ
==================================================

質問を入力してください（終了するには 'exit' と入力）：

あなた: Pythonでウェブサイトからデータを取得する方法

🔍 AIが回答を生成中...

AI: Pythonでウェブサイトからデータを取得するには、主に以下の方法がります：

1. **requestsライブラリを使う方法**
   import requests
   response = requests.get("https://example.com")
   print(response.text)

2. **urllibを使う方法**
   Python標準ライブラリなので追加インストール不要

3. **aiohttpを使う方法**
   非同期処理で複数ページ同時取得が可能

具体的な方法は取得したいサイトの構造によって選びます。

--------------------------------------------------

複数のドキュメントを検索できる応用版

実際の検索エンジンでは、複数のドキュメントから相关信息を見つけ出します。以下の例では、サンプルのドキュメント群から相关内容を見つける仕組みを実装しています：

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

def search_documents(query, documents):
    """
    複数のドキュメントからユーザーの質問に関連する内容を検索
    """
    
    # ドキュメント一覧を文字列にまとめる
    docs_text = "\n\n".join([
        f"[ドキュメント{i+1}]\n{doc}" 
        for i, doc in enumerate(documents)
    ])
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    prompt = f"""以下のドキュメント群があります：

{docs_text}

上記のドキュメント群を使用して、ユーザーの質問「{query}」に最も関連する情報を抽出して回答してください。
関連するドキュメントの番号日も合わせて示してください。"""
    
    payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "あなたは正確なドキュメント検索アシスタントです。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "max_tokens": 800,
        "temperature": 0.3
    }
    
    try:
        response = requests.post(
            f"{base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return result["choices"][0]["message"]["content"]
        else:
            return f"エラー：{response.status_code}"
    
    except Exception as e:
        return f"エラー：{str(e)}"

サンプルのドキュメント
sample_docs = [
    "Python入門：Pythonは初心者に優しいプログラミング言語です。構文がシンプルで、読みやすいコードを書くことができます。",
    "JavaScript教程：JavaScriptはウェブ開発に不可欠な言語です。フロントエンドとバックエンドの両方で使用できます。",
    "機械学習基礎：機械学習はAIの一分野です。Pythonのscikit-learnライブラリを使うと、基本的な機械学習モデルを簡単に作れます。",
    "ウェブスクレイピング： requestsBeautifulSoupなどのライブラリを使うと、ウェブサイトからデータを自動取得できます。"
]

if __name__ == "__main__":
    print("📚 ドキュメント検索システム")
    print(f"登録済みドキュメント数：{len(sample_docs)}")
    print("-" * 40)
    
    while True:
        query = input("\n検索クエリ（終了は'q'）：")
        if query.lower() == "q":
            break
        
        result = search_documents(query, sample_docs)
        print(f"\n📄 検索結果：\n{result}\n")

このコードを実行すると、以下のような对话ができます：

📚 ドキュメント検索システム
登録済みドキュメント数：4
----------------------------------------

検索クエリ（終了は'q'）：Pythonでウェブサイトからデータ取得したい

📄 検索結果：
以下のドキュメントが您的質問に関連しています：

【ドキュメント4】ウェブスクレイピング
requestsBeautifulSoupなどのライブラリを使うと、ウェブサイトからデータを自動取得できます。

補足として、【ドキュメント1】Python入門もご確認ください。Pythonは構文がシンプルで удобный スクレイピングスクリプトを書くのに適しています。

実際のプロジェクトへの組み込み方

ここから先は応用的な内容ですが、知っておくと実用的な検索システムを構築できます。

Embedding を使った高度な検索

本格的な検索エンジンでは、文書を「Embedding（埋め込み）」という数値ベクトルに変換して類似度で検索します。HolySheep AI のEmbedding機能を使えば、こんなコードで実装できます：

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv
from math import sqrt

load_dotenv()
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

def get_embedding(text):
    """テキストをEmbeddingベクトルに変換"""
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "text-embedding-3-small",
        "input": text
    }
    
    response = requests.post(
        f"{base_url}/embeddings",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["data"][0]["embedding"]
    else:
        return None

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    """コサイン類似度を計算"""
    dot_product = sum(a * b for a, b in zip(vec1, vec2))
    magnitude = sqrt(sum(a ** 2 for a in vec1)) * sqrt(sum(b ** 2 for b in vec2))
    return dot_product / magnitude if magnitude != 0 else 0

テスト
if __name__ == "__main__":
    texts = [
        "機械学習の手法について",
        "ディープラーニングの概要",
        "美味しいレストランの探し方",
        "新しい网站的作り方"
    ]
    
    # 各テキストのEmbeddingを生成
    embeddings = []
    for text in texts:
        emb = get_embedding(text)
        if emb:
            embeddings.append((text, emb))
            print(f"✅ {text} のEmbedding生成完了")
    
    # 検索クエリとの類似度計算
    query = "AI искус intelligence の基本"
    query_emb = get_embedding(query)
    
    if query_emb:
        print(f"\n🔍 クエリ「{query}」との類似度：\n")
        
        results = []
        for text, emb in embeddings:
            similarity = cosine_similarity(query_emb, emb)
            results.append((text, similarity))
        
        # 類似度順にソート
        results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        for text, sim in results:
            print(f"  {sim:.4f} - {text}")

HolySheep AI の料金体系とコスト оптимизация

私自身の实践经验として、コスト管理は реальных проектах で非常に重要です。HolySheep AI は以下の価格でを提供しています（2026年更新）：

モデル	入力 ($/MTok)	出力 ($/MTok)
GPT-4.1	$2.50	$8.00
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00
Gemini 2.5 Flash	$0.30	$2.50
DeepSeek V3.2	$0.07	$0.42

コスト削減のコツ：

単純な検索なら DeepSeek V3.2 で十分（$0.42/MTok）
より精密な回答が必要な时才使用 GPT-4.1 や Claude
max_tokens を適切に設定して出力を抑える
temperature を下げる（0.3程度）ことで一貫性のある回答を短く得られる

HolySheep AI の場合 ¥1=$1 のレートなので、DeepSeek V3.2 の出力は ¥0.42（約4.2円）/100万トークン 입니다。月間10万トークンの使用でも約42円밖에かかりません。

よくあるエラーと対処法

エラー1：「401 Unauthorized」または「Authentication failed」

# ❌ よくある間違い
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 文字列をそのまま貼り付け
または
api_key = os.getenv("holysheep_api_key")  # 大文字小文字が違う

✅ 正しい書き方
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")  # .envと完全に一致させる

原因と解決：.envファイルの変数名とコード内の名前が一致していないことが多いです。.envファイルの「HOLYSHEEP_API_KEY」のスペルを今すぐ確認してください。

エラー2：「429 Rate Limit Exceeded」

# 対処法：リクエスト間に待機時間を追加
import time

def search_with_retry(query, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(...)
            if response.status_code == 429:
                wait_time = 2 ** attempt  # 指数関数的に待機
                print(f"レート制限。{wait_time}秒待機します...")
                time.sleep(wait_time)
                continue
            return response.json()
        except Exception as e:
            print(f"試行 {attempt + 1} 失敗: {e}")
            time.sleep(1)
    return None

原因と解決：短時間にリクエストを渡しすぎています。time.sleep() でリクエスト間に间隔を開けてください。HolySheep AI は高性能ですが、それでも节流制限はあります。

エラー3：「ConnectionError」または「HTTPSConnectionPool」

# ❌ プロキシ環境下での失敗例
response = requests.post(url, ...)  # 接続できない

✅ プロキシを設定する場合
proxies = {
    "http": os.getenv("HTTP_PROXY"),
    "https": os.getenv("HTTPS_PROXY")
}
response = requests.post(url, proxies=proxies, ...)

またはタイムアウトを長く設定
response = requests.post(url, timeout=60)  # 60秒に延長

原因と解決：ネットワーク接続の問題、またはタイムアウトが短すぎる場合に発生します。corporate ネットワーク使用的是場合はプロキシ設定が必要なことがあります。

エラー4：「json.decoder.JSONDecodeError」

# ❌ エラー発生時の処理が不十分
response = requests.post(url, ...)
result = response.json()  # ここでエラー

✅ 適切なエラーハンドリング
response = requests.post(url, ...)
print(f"ステータスコード: {response.status_code}")
print(f"レスポンス内容: {response.text}")  # 生のレスポンスを確認

if response.status_code == 200:
    try:
        result = response.json()
    except json.JSONDecodeError:
        print("JSONの解析に失敗しました")
        result = None
else:
    print(f"APIエラー: {response.text}")

原因と解決：APIがエラーを返した場合、レスポンスボディがJSONではないことがあります。response.status_code と response.text を先に確認してください。

エラー5：「max_tokens を超過」

# ❌ 回答が途中で切れる
payload = {
    "max_tokens": 50,  # 短すぎる
    ...
}

✅ 適切な長さに設定
payload = {
    "max_tokens": 1000,  # 十分長い
    ...
}

または None にして制限なしにする（要注意）
payload = {
    "max_tokens": None,  # モデルデフォルトに任せる
    ...
}

原因と解決：max_tokens の値が少ないと、回答が途中で切れます。ただし大きすぎる也不好で、コスト増加の原因になります。用途に応じて適切な値を設定してください。

次のステップ

以上で基本的なAI検索システムの作り方を学びました。さらなる功能を追加したい場合は以下に挑戦してみてください：

웹 インターフェース：Flask や Streamlit でブラウザから使えるUIを作る
ベクトルデータベース：Pinecone や ChromaDB でEmbedding を保存・検索する
RAG（検索拡張生成）：外部ドキュメント检索してLLMの回答精度を向上させる
многопоточный обработка：複数のドキュメントを同時並行で処理する

まとめ

本稿では以下の内容を学びました：

LLM を使った自然言語検索の基本概念
HolySheep AI のAPI の使い方（base_url: https://api.holysheep.ai/v1）
Python での API 実装方法
Embedding を利用した高度な検索
よくあるエラーの対処方法

HolySheep AI なら、¥1=$1 の圧倒的なコストパフォーマンスと <50ms の高速応答で、個人開発者やスタートアップでも気軽にAI検索システムを構築できます。

是非今すぐ登録して無料クレジットを使い、AI検索の魅力的な世界を explor してみてください！

📖 関連リンク

AI 搜索引擎开发：用 LLM 实现自然语言搜索（ゼロからの完全入門ガイド）

まず「自然言語検索」ってなに？

HolySheep AI とは？

開発環境の準備（初心者向け）

ステップ1：Pythonのインストール

または

ステップ2：コードエディタのインストール

ステップ3：APIキーの取得

最初のAI検索プログラムを作ろう

プロジェクトフォルダの作成

必要なライブラリのインストール

環境変数の設定

メインのコードを作成

環境変数を読み込む

APIキーを取得

APIの接続先

メインの処理

複数のドキュメントを検索できる応用版

サンプルのドキュメント

実際のプロジェクトへの組み込み方

Embedding を使った高度な検索

テスト

HolySheep AI の料金体系とコスト оптимизация

よくあるエラーと対処法

エラー1：「401 Unauthorized」または「Authentication failed」

または

✅ 正しい書き方

エラー2：「429 Rate Limit Exceeded」

エラー3：「ConnectionError」または「HTTPSConnectionPool」

✅ プロキシを設定する場合

またはタイムアウトを長く設定

エラー4：「json.decoder.JSONDecodeError」

✅ 適切なエラーハンドリング

エラー5：「max_tokens を超過」

✅ 適切な長さに設定

または None にして制限なしにする（要注意）

次のステップ

まとめ

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HolySheep AI とは？

開発環境の準備（初心者向け）

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または

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ステップ3：APIキーの取得

最初のAI検索プログラムを作ろう

プロジェクトフォルダの作成

必要なライブラリのインストール

環境変数の設定

メインのコードを作成

環境変数を読み込む

APIキーを取得

APIの接続先

メインの処理

複数のドキュメントを検索できる応用版

サンプルのドキュメント

実際のプロジェクトへの組み込み方

Embedding を使った高度な検索

テスト

HolySheep AI の料金体系とコスト оптимизация

よくあるエラーと対処法

エラー1：「401 Unauthorized」または「Authentication failed」

または

✅ 正しい書き方

エラー2：「429 Rate Limit Exceeded」

エラー3：「ConnectionError」または「HTTPSConnectionPool」

✅ プロキシを設定する場合

またはタイムアウトを長く設定

エラー4：「json.decoder.JSONDecodeError」

✅ 適切なエラーハンドリング

エラー5：「max_tokens を 超過」

✅ 適切な長さに設定

または None にして制限なしにする（要注意）

次のステップ

まとめ

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エラー5：「max_tokens を超過」