過去案件データをもとに、新規案件に対して意味的に近い事例を抽出し、その類似理由を提示する支援アプリです。
pgvectorを用いたベクトル検索を軸に、類似度の評価や検索条件を用途に応じて調整できる設計を採用しています。
LLMは理由生成に限定し、検索ロジック自体はアプリ側で制御することで、再現性と拡張性を重視しました。
将来的には、抽出した類似事例をもとに提案内容の検討や支援へ展開できる余地を持たせています。
Next.js ベースのアプリに RAG の機能を持たせる学習のために作成しました。

HTML/CSS/TypeScript/React/Next.js/OpenAI/PostgreSQL