「社内の契約書やマニュアルを分析できるAIチャットボットを作りたい」「PDFをそのままRAGシステムに接続したい」——そんな需求を持つ方へ、今回はLangChainとHolySheep AIを使ったPDF智能问答システムの作り方を説明します。プログラミング経験がまったくない方も想定した丁寧な解説です。
📌 この記事で作するもの：PDFファイルをアップロードすると、その内容に基づいた自然な返答ができるAI问答システム。社員教育、マネジメント規約の検索、会議議事録の分析などに活用できます。
🎯 今回のゴールと登場人物的介绍
完成イメージとしては次のような流れになります：
- PDFファイルをプログラムに読み込ませる
- 文書の内容を「小さな塊」に分割する
- 各塊の意味を数値ベクトル（Embedding）に変換する
- ユーザーの質問と似た内容をVector Storeから検索する
- 検索結果を元にAIが正確な回答を生成する
本次使用的主要工具如下：
| ツール | 役割 | 学習难度 |
|---|---|---|
| LangChain | RAGチェーン構築フレームワーク | ★★★☆☆ |
| HolySheep AI | 高性能LLM API（DeepSeek V3.2対応） | ★☆☆☆☆ |
| Chroma DB | ベクトルデータベース（ローカル） | ★★☆☆☆ |
| Python | プログラミング言語 | ★★☆☆☆ |
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環境構築：Pythonと必要ライブラリのインストール
Step 1：Python環境の准备
まず、Pythonがインストールされているか確認します。ターミナル（Windowsの方はコマンドプロンプトまたはPowerShell）を開き、次のコマンドを実行してください：
# Pythonバージョン確認（3.8以上が必要です）
python --version
または
python3 --versionバージョン号码が表示されない方は、Python公式サイトから最新版をダウンロードしてインストールしてください。インストール时、「Add Python to PATH」に必ずチェックを入れてください。
Step 2：专用虚拟环境の作成
プロジェクトごとに環境を分离すと、ライブラリの冲突を避けることができます：
# 新しいフォルダを作成し、そこに移動
mkdir pdf-rag-project
cd pdf-rag-project
仮想環境を作成
python -m venv venv
仮想環境を有効化（Windowsの場合）
venv\Scripts\activate
仮想環境を有効化（Mac/Linuxの場合）
source venv/bin/activate💡 ヒント：プロンプトの前に(venv)が表示されると、仮想環境が正常に有効化されています。
Step 3：必要なライブラリのインストール
以下のコマンドで全てのパッケージを一度にインストールします：
pip install langchain langchain-community langchain-huggingface
pip install holysheepai
pip install chromadb
pip install pypdf2 # または pypdf, pdfplumber
pip install python-dotenv
pip install streamlit # UI用インストールが完了したら버전を確認しましょう：
pip list | grep -E "langchain|holysheep|chromadb"エラーがなければ、次のステップに進みます。
プロジェクト構成とファイル配置
以下のフォルダ構成を作成してください：
pdf-rag-project/
├── .env # APIキーを保存（後ほど作成）
├── input/ # PDFファイルを置くフォルダ
│ └── sample.pdf # テスト用のPDF
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── pdf_loader.py # PDF読み込み
│ ├── text_splitter.py # テキスト分割
│ ├── embedder.py # Embedding生成
│ ├── vector_store.py # ベクトルストア管理
│ ├── chain_builder.py # RAGチェーン構築
│ └── app.py # メインアプリケーション
└── requirements.txt💡 ヒント：foldersはマウスで作成해도 되고、ターミナルからmkdir -p src inputでも作成できます。
核心コード実装：7ステップで理解するRAGシステム
Step 1：環境変数の設定
.envファイルをプロジェクトルートに作成しHolySheep APIキーを保存します：
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEYHolySheep AIのAPIキーはダッシュボードから取得できます。注册すると自動的に免费クレジットが付与されるので、気軽に экспериментできます。
Step 2：PDF読み込みの実装
src/pdf_loader.pyを作成します：
"""PDF文書読み込みモジュール"""
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from pathlib import Path
from typing import List
from langchain.schema import Document
class PDFDocumentLoader:
"""PDFファイルを読み込み Document オブジェクト列表に変換"""
def __init__(self, pdf_path: str):
self.pdf_path = Path(pdf_path)
def load(self) -> List[Document]:
"""PDFを読み込んでDocument列表を返す"""
if not self.pdf_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"ファイルが見つかりません: {self.pdf_path}")
loader = PyPDFLoader(str(self.pdf_path))
documents = loader.load()
print(f"✅ {len(doc