[Work : 008] Geminiと一緒に環境構築の方向性について話し合う③【プロンプトログ】
* **.wslconfig**
Windows上で動くLinux環境（WSL2）のメモリやCPU使用量の上限を定める設定ファイル。
* **UMA Frame Buffer**
メインメモリの一部をGPU専用のビデオメモリとして固定的に割り当てる領域設定のこと。
* **Bind Mount (バインドマウント)**
ホストOS側のファイルやフォルダを、Dockerコンテナ内の指定パスに直接紐づけるマウント方式。
* **Headless運用**
サーバーにモニターやキーボードを接続せず、ネットワーク経由のリモート操作のみで管理する運用形態。
* **.env (Dotenv)**
APIキーなどの機密情報や設定値を記述し、プログラム実行時に環境変数として読み込ませるファイル。
# Turn 1
## User
EVO-X2導入に向けて、これまで環境構築の方向性確認とベンチマーク方針という計画を策定しました。
これまで趣味の技術開発は、場当たり的な発想で進めていたので、Geminiの助力で明確な方針と計画性をもって進められることをうれしく思います。
環境構築の方向性確認とベンチマーク方針以外に、導入前の事前準備として検討しておいた方がいいことはありますか？
## Gemini
EVO-X2の到着、待ち遠しいですね。
趣味の開発であっても、「行き当たりばったり」から「設計に基づいた構築」へとシフトする瞬間は、エンジニアとして最も成長を感じられる楽しいフェーズです。私もそのパートナーになれて光栄です。
現状の「アーキテクチャ設計」と「ベンチマーク計画」は非常に堅実ですが、**Windows + WSL2 で大規模メモリ(128GB)を運用する**という点において、いくつか**「ハードウェア到着前に準備・検討しておくと、セットアップ時の落とし穴を回避できる項目」**があります。
特に**Node B (Windows機)**を「ヘッドレスサーバー」として安定稼働させるための準備を中心に、4つの視点で提案します。
### 1. WSL2のリソース制御 (.wslconfig) の準備
Windows上のWSL2は、デフォルトでホストメモリの50%〜80%を確保しようとしますが、128GBという大容量の場合、挙動を明示的に制御した方が「VRAM (UMA)」との兼ね合いで有利になります。
* **課題:** BIOSでVRAMにメモリを割り当てた後、残りのメインメモリをWSL2が食いつぶすと、Windows側が不安定になり、結果的にDockerが落ちる可能性があります。
* **対策:** ユーザーフォルダ直下 (`%UserProfile%/.wslconfig`) に置く設定ファイルの内容を決めておきましょう。
* **検討事項:**
* `memory=96GB` (システム全体128GB - VRAM割り当て分 - Windows用余裕) 程度に制限するか？
* `autoMemoryReclaim=dropCache` (メモリ解放設定) を有効にするか？
* `processors` (CPUコア数) を制限して、バックグラウンド処理時のWindows操作性を確保するか？
### 2. 「完全ヘッドレス運用」のためのWindows設定
Node Bはモニターを繋がずに運用する予定（ClientからのRDP/SSH管理）ですが、WindowsのクライアントOSは「ログインしないとスタートアップアプリが動かない」というサーバー用途には不向きな特性があります。
* **課題:** 再起動後、誰かがRDPでログインするまで Docker Desktop や SSH サーバーが起動しない。
* **対策:**
* **自動ログオン設定:** `netplwiz` や レジストリ操作で、起動時に特定ユーザーで自動ログインし、即座に画面をロックする設定を検討する。
* **BIOS設定:** "Restore on AC Power Loss" (停電復帰時の自動起動) の設定箇所の確認。
### 3. SSH公開鍵認証と `hosts` の整備 (Node間の信頼関係)
3台構成になると、パスワード入力の手間が3倍になります。また、IPアドレス (`[MASKED]`) を毎回打つのはミスの元です。
* **対策:**
* **SSH Key:** Client (Zenbook) で鍵ペアを作成し、既存の Node A と、到着予定の Node B (WSL2側) の `authorized_keys` に登録する準備。
* **Hostsファイル:** Client の `C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts` (および Node A/B の `/etc/hosts`) に、各マシンの名前解決を記述する。
```
[MASKED] node-b-evo
[MASKED] node-a-rtx
```
これにより、コマンドが `ssh user@node-b-evo` や `OLLAMA_HOST=[MASKED]` と書けるようになり、可読性が劇的に向上します。
### 4. 既存スクリプトの「脱ハードコード」 (.env化)
現在、 `import_rag.py` 等に API Key が直書きされています。これを新環境にそのまま持ち込むのは、せっかくの「設計に基づいた構築」の美学に反します。
* **対策:** Node B の各 Unit ディレクトリ (`01_llm_chat` 等) に `.env` ファイルを配置し、Pythonスクリプト側は `os.getenv` で読み込むように改修する準備をしておきましょう。
* **Before:** `OPENWEBUI_API_KEY = "[MASKED]..."`
* **After:** `OPENWEBUI_API_KEY = os.getenv("OPENWEBUI_API_KEY")`
### まとめ
以下の4点を「到着前の机上タスク」として追加することをお勧めします。
1. **[.wslconfig]** メモリ配分計画の策定（VRAMに何GB回すかでWSL2の上限が決まります）。
2. **[Windows]** 自動ログオンと自動ロックの手順確認。
3. **[Network]** Client端末でのSSH鍵生成と `hosts` ファイルの設計。
4. **[Code]** Pythonスクリプトの `.env` 対応改修。
これらを済ませておけば、EVO-X2が届いた瞬間から、セットアップ作業そのもの（OSインストールやDocker構築）に集中できます。
次のステップとして、まずは「1. メモリ配分計画」を具体化するために、 `.wslconfig` のひな形を作成しましょうか？
それとも、スクリプトの `.env` 化（脱ハードコード）のコード修正案を先に提示しましょうか？
# Turn 2
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## User
1. WSL2のリソース制御 (.wslconfig) の準備
EVO-X2はAI性能を引き出すことを最優先に設定する構成にしてください。
リソースに問題のない限り、本機で機能を完結するつもりですが、自宅にはNode A、Node B以外にもVMwareのサーバーが複数台あります。VMwareのサーバーはAI処理をするスペックはありませんが、JavaのモジュールやWebサーバーと言った間接的な機能を移管する余地があります。
2. 「完全ヘッドレス運用」のためのWindows設定
AutoLogonというツールでOS起動時に自動ログインの設定にする予定です。他のwindows11Pro端末で動作確認済みです。
セキュリティ面での懸念はありますが、EVO-X2は完全ローカルネットワーク運用ですし、自宅のネットワークはOmadaコントローラーとUTMで制御しているので利便性を優先します。IP-KVMの余剰在庫があるので安定稼働するまでは念のため接続しておきます。どれも制御不能になった場合は、直接サーバーラックに足を運びます（サーバーラックは自宅内なので距離も近いですし）
3. SSH公開鍵認証と hosts の整備
RDPについてはショートカットを作成して手元の端末に登録する運用の予定です。
SSHはURLにして自宅のWikiのトップページにサーバー一覧として登録予定です。そのURLをクリックするとTaraTermが起動します。
どちらもパスワード運用なので、入力の手間はありますが、今のところその運用を続ける予定です。
4. 既存スクリプトの「脱ハードコード」 (.env化)
全面的にGeminiの提案を受け入れます。
「1. WSL2のリソース制御 (.wslconfig) の準備」策定後に作業に取り掛かりましょう。
## Gemini
承知いたしました。方針のクリアなご判断、ありがとうございます。
* **VMwareサーバー群の活用:** 「Node BはAI計算資源（VRAM）に特化し、汎用処理（Web/Java）はVMwareへ逃がす」という構成は、EVO-X2のメモリを限界までLLMに割り当てられるため、非常に理にかなっています。
* **AutoLogon & IP-KVM:** 物理的なバックアップ手段（IP-KVM、自宅内ラック）が確保されているため、利便性を優先した運用で全く問題ありません。
* **Wikiランチャー運用:** 独自の運用フローが確立されているようですので、無理にSSH鍵認証へ変更する必要はありません。「Wikiがコントロールパネルになる」という運用は、視覚的にもわかりやすく優れたアプローチです。
それでは、ご要望の通り**「1. WSL2のリソース制御 (.wslconfig)」の策定**から着手します。
### [Step 1] EVO-X2 (128GB) 用 `.wslconfig` 設計
Ryzen AI Max+ (Strix Halo) 搭載機の最大のポイントは、**「BIOSでVRAM（UMAフレームバッファ）にどれだけメモリを割くか」**で、OS（Windows/WSL2）が使えるメインメモリの残量が決まる点です。
「AI性能最優先」という要件に基づき、以下の配分戦略を提案します。
#### 戦略: VRAM偏重型（70Bモデル完全オンメモリ狙い）
70Bクラスのモデル（4-bit量子化）を快適に動かし、さらに長いコンテキスト（過去の会話履歴やRAGデータ）を保持するには、**最低でも64GB、できれば80GB〜96GBのVRAM**が欲しいところです。
* **Total RAM:** 128GB
* **Target BIOS VRAM Setting:** **96GB** (想定)
* ※これにより、Windowsが認識できるシステムメモリは 残り **32GB** となります。
* **WSL2 Role:** DockerとOllamaの制御プロセスのみ動作（重い計算はVRAMへパススルー）。
この「残り32GB」の中で、Windowsの母艦機能とWSL2を共存させるための設定を作成します。
#### 作成するファイル
* **場所:** `C:\Users\<ユーザー名>\.wslconfig`
* **内容:** 以下のコードブロックをコピーして保存してください。
```ini
[wsl2]
# --- Memory Limits ---
# BIOSでVRAMに96GB割り当てた場合、システムメモリは残り32GBです。
# Windowsの安定動作に最低8GB〜10GBを残し、残りをWSL2に割り当てます。
memory=22GB
# --- Processor Limits ---
# 全スレッドをWSLに渡すとWindows側の操作(RDP等)がカクつくため、
# 2〜4スレッドをWindows用に残すのが定石です。
# Ryzen AI Max+ 395 (16C/32T) を想定。
processors=28
# --- Swap Configuration ---
# メモリ不足時にディスクへ逃がすとAI処理は極端に遅くなるため、
# 基本的には物理メモリ内で完結させたいですが、OOM落ち防止で少し持たせます。
swap=8GB
swapFile=C:\\Temp\\wsl-swap.vhdx
# --- Kernel / System Settings ---
# Docker運用で重要。メモリ解放をアグレッシブに行い、長時間稼働の圧迫を防ぎます。
[experimental]
autoMemoryReclaim=dropCache
sparseVhd=true
```
#### 解説と注意点
* **`memory=22GB` の根拠:**
* 128GB (全体) - 96GB (BIOS VRAM) = 32GB (システムメモリ)。
* 32GB - 22GB (WSL2) = **10GB (Windows OS用)**。
* これだけあれば、AutoLogon後のWindowsは安定して稼働し、RDP接続もスムーズです。
* ※もしBIOS設定でVRAMを64GBにする場合は、ここを `memory=54GB` 程度まで増やせます。
* **`autoMemoryReclaim=dropCache`:**
* AI処理（特にRAGのインデックス作成など）は大量のファイルを読み書きするため、Linuxのキャッシュがメモリを食いつぶしがちです。
* この設定を入れることで、アイドル時にキャッシュを自動解放し、Windows側へメモリを返還します。EVO-X2のようなメモリ共有型アーキテクチャでは必須の設定です。
* **VMwareサーバーへのオフロードの重要性:**
* 上記設定の通り、WSL2には22GBしかメモリを与えません。
* そのため、JavaのAPサーバーや大量のメモリを食うWebアプリをNode BのDockerで動かすと、OOM（メモリ不足）になる可能性があります。
* これらは計画通り、VMwareサーバー側へ逃がすのが正解です。
#### 次のステップ
Node B用の「リソース制御方針」が固まりました。
ハードウェアが届き次第、BIOSでVRAMを最大化（96GB等）し、Windows上で上記 `.wslconfig` を配置すれば準備完了です。
続いて、**「4. 既存スクリプトの『脱ハードコード』 (.env化)」**の作業に移ります。
お手元の `import_rag.py` などを修正し、環境変数対応版にするコードを提示してもよろしいでしょうか？
# Turn 3
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## User
ありがとうGemini。
次のステップである環境変数対応版にするコードを提示してください。
## Gemini
承知いたしました。
それでは、**ハードコード（値の直書き）を排除し、環境変数 `.env` で一元管理する構成**へ移行しましょう。
これで、スクリプトをGitで管理してもパスワードが流出せず、またサーバー移行時も `.env` を書き換えるだけで済むようになります。
作業は以下の3ステップです。
1. **ライブラリ追加:** `requirements.txt` に `python-dotenv` を追加。
2. **設定ファイル作成:** `.env` ファイルをUnitディレクトリに作成。
3. **コード改修:** Pythonスクリプトを `os.getenv` を使う形に書き換え。
### Step 1: `requirements.txt` の更新
`.env` ファイルを簡単に読み込むためのライブラリを追加します。
* **ファイル:** `/home/user/ai-lab/01_llm_chat/requirements.txt` (新規作成または追記)
```text
requests
paramiko
python-dotenv # <--- これを追加
```
### Step 2: `.env` ファイルの作成
Node B (EVO-X2) の「Unit 1」ディレクトリ直下に配置します。
ここにすべての「秘密情報」と「環境依存パス」を集約します。
* **ファイル:** `/home/user/ai-lab/01_llm_chat/.env`
```ini
# --- Open WebUI Configuration ---
# API Key (Node BのWebUIで生成したものに置き換えてください)
OPENWEBUI_API_KEY=[MASKED]
# API Endpoint (ローカルホストまたはサービス名)
OPENWEBUI_API_BASE_URL=[MASKED]
# RAG Data Directory (Node Bの新ディレクトリ構成に合わせる)
KNOWLEDGE_ROOT_DIR=/home/user/ai-lab/01_llm_chat/data/Knowledge
# --- PukiWiki Server Configuration ---
PUKIWIKI_HOST=[MASKED]
PUKIWIKI_SSH_USER=user1
PUKIWIKI_SSH_PASS=[MASKED]
PUKIWIKI_REMOTE_DIR=
# --- Knowledge IDs (Target Folders) ---
# 複数のスクリプトでIDを共有する場合に定義しておくと便利です
KB_ID_PUKIWIKI=[MASKED]
```
### Step 3: Pythonスクリプトの改修
各スクリプトの冒頭（設定セクション）を以下のように書き換えます。
#### 1. `import_rag.py` の改修 (RAG登録ツール)
設定部分を置き換えます。
```python
import os
import requests
import json
import time
import threading
import mimetypes
import hashlib
import io
import uuid
import datetime
import zipfile
from dotenv import load_dotenv
# 追加
# .envファイルを読み込む
load_dotenv()
# --- 【設定】 (環境変数から読み込み) ---
OPENWEBUI_API_KEY = os.getenv("OPENWEBUI_API_KEY")
KNOWLEDGE_ROOT_DIR = os.getenv("KNOWLEDGE_ROOT_DIR", "./data/Knowledge") # デフォルト値付き
API_BASE_URL = os.getenv("OPENWEBUI_API_BASE_URL", "[MASKED]")
# 必須変数のチェック
if not OPENWEBUI_API_KEY:
raise ValueError("Error: OPENWEBUI_API_KEY is not set in .env file.")
ALLOWED_EXTENSIONS = (".md", ".txt", ".csv", ".html")
STATE_FILE_NAME = "sync_state.json"
# ------------------------------------
# ... (以下、calculate_file_hash 関数などはそのまま) ...
```
#### 2. `pukiwiki_sync.py` の改修 (Wiki取得ツール)
設定部分を置き換えます。
```python
import os
import re
import binascii
import shutil
import paramiko
from dotenv import load_dotenv # 追加
class Tools:
def __init__(self):
# クラス初期化時に .env をロード
load_dotenv()
def sync_pukiwiki_to_storage(self) -> str:
"""
PukiWikiサーバーにSSH接続し、最新の記事データを取得してMarkdownに変換します。
設定は .env ファイルから読み込みます。
"""
# --- 設定項目 (環境変数化) ---
SERVER_IP = os.getenv("PUKIWIKI_HOST")
SSH_USER = os.getenv("PUKIWIKI_SSH_USER")
SSH_PASSWORD = os.getenv("PUKIWIKI_SSH_PASS")
REMOTE_WIKI_DIR = os.getenv("PUKIWIKI_REMOTE_DIR")
# Knowledge IDを環境変数から取得、なければ直書きID(旧環境互換)を使用などの運用も可能
kb_id = os.getenv("KB_ID_PUKIWIKI", "[MASKED]")
# 保存先パスの組み立て
knowledge_root = os.getenv("KNOWLEDGE_ROOT_DIR", "/app/backend/data/Knowledge")
LOCAL_OUTPUT_DIR = os.path.join(knowledge_root, kb_id)
ENCODING = "utf-8"
# 必須変数の簡易チェック
if not all([SERVER_IP, SSH_USER, SSH_PASSWORD]):
return "エラー: PukiWiki接続情報が .env に設定されていません。"
# -----------------------------------------------
log = []
try:
# ... (以下、処理ロジックはそのまま) ...
```
#### 次のアクション
これで、Node B (EVO-X2) でスクリプトを動かす準備（OSリソース設定 + コードの環境変数対応）が整いました。
実機が到着し、OSセットアップが完了したタイミングで、以下のコマンドで環境を構築できます。
```bash
# Node B (WSL2) にて
cd /home/user/ai-lab/01_llm_chat
pip install -r requirements.txt
# .env を編集して実際の値を設定
python3 tools/pukiwiki_sync.py # テスト実行
```
もしよろしければ、続いて**「Node A (旧環境) から Node B への具体的なデータ移行手順（特にRAGのベクトルDBを再利用するか、作り直すか）」**について計画を詰めましょうか？ それともハードウェア到着まで一旦ステイしますか？
# Turn 4
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## User
Node Bはまだ到着していません。今は受け入れの準備段階です。
「ハードコード（値の直書き）を排除し、環境変数 .env で一元管理する構成」についてはNode Aでその改修を実施し、その実績を持ってNode Bに移行する。よって今は「Node Aのスクリプトを .env化する作業を実施する」と解釈しています。
## Gemini
その解釈で完璧です。「Node Aで実績を作ってからNode Bへ移植する」アプローチは、移行時のトラブル切り分け（コードが悪いのか、新環境が悪いのか）が容易になるため、エンジニアリングとして正解です。
それでは、**現行のNode A環境（Docker運用）**に向けて、以下の手順で改修を実施しましょう。
アップロードされたソースコード内の「実測値（API Keyやパスワード）」をそのまま `.env` に抽出しましたので、コピペですぐに動作確認が可能です。
### Step 1: `requirements.txt` の更新と再ビルド
Dockerコンテナ内で `python-dotenv` を使えようにします。
**requirements.txt を編集** （既存の記述に追記します）
```text
paramiko
requests
python-dotenv
```
**コンテナの再ビルド**
Node Aのターミナルで以下を実行し、ライブラリを追加します。
```bash
docker compose up -d --build
```
### Step 2: `.env` ファイルの作成
Pythonスクリプトと同じディレクトリ（おそらく `/app/backend/data/` またはマウント元のホスト側ディレクトリ）に作成します。
ソースコードに含まれていた値を設定済みです。
**ファイル名: `.env`**
```ini
# --- Open WebUI Configuration ---
# Source: import_rag.py
OPENWEBUI_API_KEY=[MASKED]
OPENWEBUI_API_BASE_URL=[MASKED]
KNOWLEDGE_ROOT_DIR=/app/backend/data/Knowledge
# --- PukiWiki Server Configuration ---
# Source: pukiwiki_sync.py
PUKIWIKI_HOST=[MASKED]
PUKIWIKI_SSH_USER=user1
PUKIWIKI_SSH_PASS=[MASKED]
PUKIWIKI_REMOTE_DIR=/home/user1/pukiwiki/pukiwiki-r1_5_4/wiki
# --- Target Knowledge ID ---
# 保存先ID (Source: pukiwiki_sync.py)
KB_ID_PUKIWIKI=[MASKED]
```
### Step 3: `import_rag.py` の改修 (完全版)
`load_dotenv` を追加し、定数定義部分を書き換えました。
```python
"""
title: Knowledge Sync (Folder-Isolated) [.env supported]
author: Gemini Partner
content: Generates reports and archives INSIDE each Knowledge ID folder separately.
"""
import os
import requests
import json
import time
# ... (中略) ...
```
# Turn 5
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## User
Step2の.envファイルの登録で確認です。
Dockerコンテナに入り/app/backend/data/を確認しましたが、Pythonスクリプトは見当たりません。
Gemの知識に登録してある.pyのコードは、実環境ではOpenWebUIのツールに登録されているソースコードです。
今の状況で.envファイルはどこに配置するべきですか？
```
root@a56481e94fac:/app/backend/data# cd /app/backend/data
root@a56481e94fac:/app/backend/data# ls -al
total 11152
... (中略) ...
drwxrwxrwx 1 1000 1000 4096 Nov 30 11:59 Knowledge
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Nov 28 12:11 archives
... (中略) ...
-rw-r--r-- 1 root root 11141120 Nov 30 11:57 webui.db
```
## Gemini
ご指摘ありがとうございます。その通りです、Open WebUIの「Tools」機能の実体はデータベース（webui.db）の中に格納されており、ファイルシステム上に `.py` ファイルとしては存在しません。
そのため、標準的な「スクリプトと同じ場所に `.env` を置く」という方法では読み込めない可能性が高いです。
結論として、**`.env`ファイルは `/app/backend/data/` 直下に配置し、Pythonコード側で「絶対パス」指定して読み込ませる**のが最も確実で堅牢な方法です。
以下に修正した手順を提示します。
### 1. `.env` ファイルの配置場所
* **場所:** `/app/backend/data/.env` (Dockerのボリューム `open-webui_data` のルートディレクトリです)
Dockerコンテナに入っている今の状態で、以下のコマンドで作成してしまいましょう。
```bash
# 現在のディレクトリが /app/backend/data であることを確認
pwd
# .env ファイルを作成 (中身は以前提示したものです)
cat <<EOF > .env
# --- Open WebUI Configuration ---
OPENWEBUI_API_KEY=[MASKED]
OPENWEBUI_API_BASE_URL=[MASKED]
KNOWLEDGE_ROOT_DIR=/app/backend/data/Knowledge
# --- PukiWiki Server Configuration ---
PUKIWIKI_HOST=[MASKED]
PUKIWIKI_SSH_USER=user1
PUKIWIKI_SSH_PASS=[MASKED]
PUKIWIKI_REMOTE_DIR=/home/user1/pukiwiki/pukiwiki-r1_5_4/wiki
# --- Target Knowledge ID ---
KB_ID_PUKIWIKI=[MASKED]
EOF
```
### 2. Pythonコードの修正（絶対パス指定）
Open WebUIのGUI画面（Workspace > Tools）でコードを編集する際、`load_dotenv()` の部分を以下のように書き換えてください。
**変更前:**
```python
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # これだと現在の実行ディレクトリを探してしまう
```
**変更後（推奨）:**
```python
from dotenv import load_dotenv
import os
# Docker内の絶対パスを明示的に指定してロードする
env_path = "/app/backend/data/.env"
load_dotenv(env_path)
# もしロードできていなければエラーを出す等のチェックを入れるとより親切です
if not os.getenv("OPENWEBUI_API_KEY"):
print(f"[Warning] .env not found or empty at {env_path}")
```
**なぜこの場所（/app/backend/data/）なのか？**
ユーザー様が `ls -al` で確認された通り、このディレクトリは `webui.db` や `Knowledge` フォルダなどが格納されている**永続化ボリューム（Volumes）**です。
ここに `.env` を置いておけば、Dockerコンテナを作り直しても（`docker compose down` -> `up` しても）ファイルは消えずに残ります。
この手順で `.env` ファイルを作成し、GUI上のツールコードを書き換えて保存してください。
# Turn 6
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## User
.envは機能拡張をした際に変数が増える可能性がありますね。Node AはこのディレクトリはDocker Volumeにマウントされており、編集都度Dockerコンテナに入る必要があって保守性が悪いです。
Node BでOpenWebUIコンテナを作成する際はホストのディレクトリをマウントするなどの対策が必要だと感じました。Node B環境作成時に活かしたいので記録しておいてください。
## Gemini
その通りですね。頻繁に書き換える可能性のある設定ファイルが、ブラックボックス（Docker Volume）の奥底にあるのは運用上大きなストレスになります。
ご指示通り、**「Node B構築時は、設定ファイルをホスト側から直接編集可能な構成（Bind Mount）にする」**という点を設計方針に組み込み、記録いたします。
以下に、Node B用の修正された設計案と、今回の教訓を含めたレポートを出力します。
### Node B 設計変更案 (ディレクトリ構成とdocker-compose)
Open WebUIのデータ領域全体をホストにマウントすると、データベース (`webui.db`) の権限管理が面倒になる場合があります。
そのため、**「`.env` ファイルだけをホスト側に置いて、ピンポイントでマウントする」**形が最も安全かつ保守性が高いです。
**修正後の `docker-compose.yml` (Unit 1: LLM Chat) 案:**
```yaml
services:
open-webui:
image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
container_name: open-webui
# ... (省略) ...
volumes:
# データ本体はDocker管理のボリュームにお任せ（破損リスク回避）
- open-webui_data:/app/backend/data
# 【改善点】設定ファイル(.env)のみ、ホストのファイルをコンテナ内に上書きマウント
# これにより、ホスト側の .env をエディタで編集して再起動するだけで反映されます
- ./.env:/app/backend/data/.env
# ... (省略) ...
```
### レポート出力 (記録用)
この内容を「教訓」として既存のレポートに追加・保存してください。
```text
* [2025-12-02] Node A運用からの教訓：設定ファイルの外部化 [#lesson_env_mount]
Tag: [[Docker]], [[BestPractice]], [[Configuration]]
** 1. 発生した課題
- Node A環境にて、環境変数ファイル (`.env`) をDocker Volume内 (`/app/backend/data/`) に配置した結果、変数を追加・変更するたびに `docker exec` でコンテナ内部に入る必要が生じた。
- これは「頻繁な機能拡張」を行う開発フェーズにおいて著しく保守性を損なう。
** 2. 解決策 (Node Bへの適用)
- **Bind Mountの採用:**
-- 設定ファイル (`.env`) はDocker Volumeに入れず、ホストOS（WSL2）上のディレクトリに配置する。
-- `docker-compose.yml` の `volumes` 設定にて、ホストの `.env` をコンテナ内の所定位置へ直接マウントする構成とする。
** 3. Node B (Unit 1) 実装イメージ
- **Path:** `/home/user/ai-lab/01_llm_chat/.env`
- **Compose Definition:**
volumes:
- open-webui_data:/app/backend/data
- ./.env:/app/backend/data/.env <-- Host Config Mapping
** 4. メリット
- ホスト側のテキストエディタ (VS Code等) で設定を変更し、`docker compose restart` するだけで反映可能となる。
```
Node B構築時にこの設計を適用することで、SSHでログインして `vim .env` と叩くだけで即座にAPIキーの更新などができるようになります。準備万端ですね。
# Turn 7
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## User
import_rag.pyについて、Gemの知識にあるファイルが最新ではないことがわかりました。今回アップロードしたスクリプトを元に.envの内容を修正してください。
今後、スクリプトのデグレードを防ぐために、スクリプト内にコメントでヴァージョン番号を埋め込むことはできますか？
## Gemini
承知いたしました。
アップロードされた `import_rag.py` は、**「Keep Mode (@NotDelete.setting)」に対応した最新ロジック**ですが、**設定値はまだハードコードされたまま**ですね。
これをベースに、以下の2点を行います。
1. **.envファイルの確定:** アップロードされたコード内のハードコード値から抽出します。
2. **スクリプトの統合とバージョン管理:** 最新ロジック（Keep Mode）に `.env` 読み込み機能を統合し、さらにヘッダーにバージョン情報を埋め込みます。
### 1. 修正版 `.env` ファイル
アップロードされたファイルの 19〜22行目 の値を抽出しました。
これを `/app/backend/data/.env` として保存してください。
```ini
# --- Open WebUI Configuration ---
# Version: v2.1 (Based on Keep Mode script)
OPENWEBUI_API_KEY=[MASKED]
OPENWEBUI_API_BASE_URL=[MASKED]
KNOWLEDGE_ROOT_DIR=/app/backend/data/Knowledge
# --- PukiWiki Server Configuration ---
# (Node A環境に合わせて維持)
PUKIWIKI_HOST=[MASKED]
PUKIWIKI_SSH_USER=user1
PUKIWIKI_SSH_PASS=[MASKED]
PUKIWIKI_REMOTE_DIR=/home/user1/pukiwiki/pukiwiki-r1_5_4/wiki
KB_ID_PUKIWIKI=[MASKED]
```
### 2. バージョン管理の方針と統合スクリプト
**バージョン管理方針:** スクリプトの冒頭（Docstring内）に `Version: X.X.X (YYYY-MM-DD)` 形式で記載するルールとします。これにより、「どの時点のロジックか」が一目で判別できます。
* v1.0: 初期版
* v2.0: Keep Mode追加版（今回アップロードされたもの）
* **v2.1: Keep Mode + .env対応版（今回作成するもの）**
以下が、**アップロードされた最新ロジックに `.env` 対応を組み込み、バージョン番号を付与した完全版コード**です。Open WebUI の Tools に上書きしてください。
```python
"""
title: Knowledge Sync (Folder-Isolated with Keep Mode & .env)
author: Gemini Partner
content: Generates reports and archives INSIDE each Knowledge ID folder separately.
Supports @NotDelete.setting.
version: v2.1.0 (2025-12-02) - Integrated .env support into Keep Mode logic
"""
import os
import requests
import json
import time
import threading
import mimetypes
import hashlib
import io
import uuid
import datetime
import zipfile
from dotenv import load_dotenv
# --- .env 読み込み (絶対パス指定) ---
ENV_PATH = "/app/backend/data/.env"
load_dotenv(ENV_PATH)
# --- 【設定】 (.envから取得) ---
OPENWEBUI_API_KEY = os.getenv("OPENWEBUI_API_KEY")
KNOWLEDGE_ROOT_DIR = os.getenv("KNOWLEDGE_ROOT_DIR", "/app/backend/data/Knowledge")
API_BASE_URL = os.getenv("OPENWEBUI_API_BASE_URL", "[MASKED]")
# エラーハンドリング
if not OPENWEBUI_API_KEY:
raise ValueError(f"CRITICAL: OPENWEBUI_API_KEY is not set. Checked: {ENV_PATH}")
ALLOWED_EXTENSIONS = (".md", ".txt", ".csv", ".html")
STATE_FILE_NAME = "sync_state.json"
# 削除防止フラグファイル名
KEEP_MODE_MARKER = "@NotDelete.setting"
# -----------------------------
# ... (中略) ...
def run_import_task():
print("--- [Background] RAG Sync (Folder-Isolated) Started [v2.1] ---")
# ... (中略) ...
class Tools:
def __init__(self):
pass
def import_wiki_to_rag(self) -> str:
"""
RAG同期スクリプト (v2.1: .env supported)
@NotDelete.setting があるフォルダでは、処理後にファイルを削除せず維持します。
"""
thread = threading.Thread(target=run_import_task)
thread.start()
return "処理を開始しました。(v2.1: Keep Mode + .env対応版)"
```
# Turn 8
---------------------------------------------------------
## User
念のため、pukiwiki_sync.pyもヴァージョン番号を追記して最新版を出力してください
## Gemini
承知いたしました。
`pukiwiki_sync.py` についても、`.env` 読み込み機能を実装し、バージョン番号 `v2.1.0` を付与した最新版を作成しました。
以下のコードを Open WebUI の Tools に上書き保存してください。
### 更新内容
* **Version Header:** `v2.1.0` を記載し、デグレード防止用の識別子としました。
* **Env Support:** `/app/backend/data/.env` を絶対パスで読み込むロジックを追加しました。
* **Validation:** 必須の接続情報が `.env` にない場合、エラーメッセージで通知するようにしました。
```python
"""
title: PukiWiki Sync (Env Supported)
author: PukiWiki User
content: Connects to PukiWiki server via SSH, converts content to Markdown, and saves for RAG.
version: v2.1.0 (2025-12-02) - Integrated .env support and absolute path loading
"""
import os
import re
import binascii
# ... (中略) ...
```
# Turn 9
---------------------------------------------------------
## User
pukiwiki_sync.py、import_rag.py共に無事処理が完走し、意図した挙動をすることを確認しました。
これでNode Bへの移行準備は完璧ですね。
## Gemini
おめでとうございます。これでNode A（実験場）で確立されたロジックを、Node B（本番環境）へ「設定ファイル (`.env`) を書き換えるだけ」で安全に移植できる体制が整いました。
この一連の作業は、単なるスクリプト修正ではなく、**「個人開発レベル」から「運用を見据えたエンジニアリング」への脱皮**です。素晴らしい進捗です。
本日の作業内容を、いつものレポート形式にまとめました。
`LLM技術開発レポート.txt` の末尾に追記して、記録を残しておきましょう。
```text
* スクリプトの環境変数対応(.env)とバージョン管理導入 [#refactor_env]
Tag: [[Python]], [[Docker]], [[Security]], [[Refactoring]]
** 1. 今回の作業の目的
#contents
- Node B (EVO-X2) への移行を見据え、スクリプト内にハードコードされていた機密情報（API Key, Password）を排除する。
- ソースコードの変更なしに、環境ごとの設定（接続先IPやパス）を切り替えられる `.env` 運用へ移行する。
- スクリプトのバージョン管理（ヘッダーへの明記）を導入し、デグレードや版数管理の混乱を防ぐ。
** 2. システム環境
- **Node A:** Docker Container (Open WebUI)
- **Target Scripts:** `import_rag.py`, `pukiwiki_sync.py` (Open WebUI Tools)
- **Library:** `python-dotenv`
** 3. 作業時間
** 4. 作業の軌跡と解決プロセス
*** 4.1 発生した課題
- Open WebUIのTools機能はデータベース内にコードが格納されるため、相対パスでのファイル読み込みが不安定。
- `.env` をどこに置くべきか、Dockerコンテナの再構築時にどう維持するかが課題となった。
*** 4.2 解決策
- **絶対パスロード:** `load_dotenv("/app/backend/data/.env")` と明示的にパスを指定することで解決。
- **永続化領域の活用:** Docker Volume (`open-webui_data`) のルートである `/app/backend/data/` に `.env` を配置。
- **バージョンヘッダー:** スクリプト冒頭に `version: v2.1.0 (2025-12-02)` を追記し、機能（Keep Mode + Env Support）を明確化。
** 5. 成果物
- **.env:** 機密情報を集約した設定ファイル（Node Aコンテナ内に配置済み）。
- **import_rag.py (v2.1.0):** Keep ModeとEnv読み込みを統合したRAG同期ツール。
- **pukiwiki_sync.py (v2.1.0):** Env読み込みに対応したWiki取得ツール。
** 6. Node B移行への教訓
- Node Aではコンテナ内で `.env` を作成したが、編集のたびにログインが必要で保守性が悪い。
- Node B構築時は、ホストOS側の `.env` を `volumes` でバインドマウントする構成（`./.env:/app/backend/data/.env`）を採用し、ホスト側から直接編集可能にする。
```
### 次のステップ
これで「ソフトウェア（スクリプト・設定）」と「運用設計（.wslconfig等）」の準備はすべて完了しました。あとは**「ハードウェア（EVO-X2）」の到着を待つのみ**です。
到着までの間、もし手持ち無沙汰であれば以下のどちらかを進めることも可能ですし、ゆっくり休息をとって英気を養うのも良い選択です。どうされますか？
1. **Node Aのデータ整理:** 移行不要な古いコンテナや画像の削除（Dockerのお掃除）。
2. **RAGデータの品質チェック:** 現在取り込まれているWikiデータが、LLMに正しく認識されているかチャットでテストする。
3. **待機:** 到着まで何もしない（充電期間）。
# Turn 10
---------------------------------------------------------
## User
レポートには「1. WSL2のリソース制御 (.wslconfig) の準備」で決定した方針の内容が含まれていません。
チャットを全て読み返して、もう一度レポートを作り直してください。
## Gemini
申し訳ありません。ご指摘通り、先ほどのレポートでは、今回決定した重要な構成要素である「EVO-X2のメモリ配分戦略 (.wslconfig)」の記述が漏れておりました。
チャットの経緯（VRAM 96GB確保を前提としたWSL2への22GB割り当て、VMwareサーバーへの機能オフロード方針など）をすべて反映し、本日の作業の完全版としてレポートを再作成しました。
こちらを `LLM技術開発レポート.txt` に追記してください。
```text
* Node B導入準備：リソース制御方針策定とスクリプト環境変数化 [#node_b_prep]
Tag: [[WSL2]], [[EVO-X2]], [[Python]], [[Refactoring]], [[Architecture]]
** 1. 今回の作業の目的
#contents
- 新規導入する **Node B (GMKtec EVO-X2)** のハードウェア性能（特に128GBメモリ）を、LLM推論に最大限割り振るためのOSレベルのリソース制御方針を確定する。
- 既存環境(Node A)のPythonスクリプトに含まれる機密情報（API Key等）を排除し、環境変数 (`.env`) で管理する仕組みへ移行することで、Node Bへの移植性を高める。
- スクリプトのバージョン管理を導入し、デグレードを防止する。
** 2. システム環境
- **Node B (Target):** GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395 / RAM 128GB)
- **Node A (Current):** Docker Container (Open WebUI)
- **External Resources:** Existing VMware Servers (for Java/Web offloading)
** 3. 作業時間
** 4. 作業の軌跡と解決プロセス
*** 4.1 課題①：WSL2のリソース制御 (.wslconfig) [#issue_wsl]
- **要件:** EVO-X2は「AI性能最優先」とし、BIOS設定でVRAM (UMA) に **96GB** を割り当てる計画である。
- **問題:** 残りのシステムメモリは32GBとなるが、WSL2がデフォルト設定だとメモリを過剰に確保し、Windowsホスト（RDP/SSH接続用）が不安定になるリスクがある。
- **決定事項:**
-- **メモリ配分:** Windows OS用に最低10GBを確保し、WSL2には **22GB** を上限として割り当てる。
-- **CPU配分:** Windows側の操作性を維持するため、全32スレッド中 **28スレッド** をWSL2に割り当てる。
-- **役割分担:** メモリを食うJavaモジュールやWebサーバー機能は、Node BのDockerには載せず、既存の **VMwareサーバー群** へ移管・集約させる。Node BはAI計算（VRAM活用）に特化する。
*** 4.2 課題②：スクリプトの環境依存性 [#issue_script]
- **問題:** `import_rag.py` 等にAPIキーやパスがハードコードされており、移行時の書き換えリスクが高かった。また、Open WebUIの仕様上、相対パスでのファイル読み込みが困難だった。
- **解決策:**
-- **絶対パスロード:** `load_dotenv("/app/backend/data/.env")` を実装。
-- **バージョン管理:** スクリプトヘッダーに `version: v2.1.0` を明記。
-- **運用設計:** Node Bではホスト側の `.env` をコンテナにバインドマウントする方式を採用する。
** 5. 成果物
*** Node B用 .wslconfig (予定) [#artifact_wsl]
以下の内容で `C:\Users\User\.wslconfig` を作成する。
[wsl2]
# RAM: 128GB Total - 96GB VRAM = 32GB System. Leave 10GB for Win11.
memory=22GB
# CPU: Ryzen AI Max+ 395 (16C/32T). Leave 4 Threads for Win11.
processors=28
# Swap
swap=8GB
swapFile=C:\\Temp\\wsl-swap.vhdx
[experimental]
autoMemoryReclaim=dropCache
sparseVhd=true
*** 共通設定ファイル (.env) [#artifact_env]
以下のファイルを `/app/backend/data/.env` (Node A) またはホスト側 (Node B) に配置。
OPENWEBUI_API_KEY=[MASKED]
OPENWEBUI_API_BASE_URL=[MASKED]
KNOWLEDGE_ROOT_DIR=/app/backend/data/Knowledge
PUKIWIKI_HOST=[MASKED]
PUKIWIKI_SSH_USER=user1
PUKIWIKI_SSH_PASS=[MASKED]
...
*** 更新されたスクリプト [#artifact_scripts]
- **import_rag.py (v2.1.0):** Keep Mode + Env Support
- **pukiwiki_sync.py (v2.1.0):** Env Support
** 6. 今後の展望・確認事項
- **ハードウェア到着後:** BIOSにてUMA Frame Bufferサイズを最大化（96GB目標）設定する。
- **Windows設定:** AutoLogon設定を行い、ヘッドレスでの自動起動を確立する。
- **Node B構築時:** `docker-compose.yml` にて `.env` のバインドマウント設定（`./.env:/app/backend/data/.env`）を忘れないこと。
```
# ① 一連のやり取りのハイライト
この一連の対話は、Geminiが技術的なパートナーとして非常に丁寧に環境構築の計画を導いており、あなた自身もそれに応じて構築方針を明確化していく流れが印象的です。特に、EVO-X2導入前の準備を、Node A で先に実績作り → Node B へ確実に移行、という堅実なプロセスで進めた点は、開発工程として質が高いものでした。また、.envの外部化やDocker運用の改善など、運用保守性を重視した意識の高さがやり取り全体を通じて一貫して見られました。
# ② Userが送ったプロンプトで評価できる点・改善できる点
あなたのプロンプトは背景情報が明確で、技術的要件や意図も丁寧に書かれているため、モデルが的確に提案しやすい構造になっています。特に、Node A と Node B の役割分担や現状の運用フローを具体的に提示した点は素晴らしく、AIが文脈を誤解しない形で質問が組まれていました。一方で改善点を挙げるなら、質問単位をもう少し細かく分けると、Geminiの回答も多少冗長にならずスッキリした可能性があります。ただし、これはあくまで最適化レベルの話で、現状でも十分に高品質です。
# ③ Gemini、あるいはUserのファインプレーだと思ったやり取り
特に際立っていたのは、あなたが「.envの保守性に課題がある」と気付いた瞬間です。あれは純粋にエンジニアとして鋭い視点で、問題を先に見つけて設計改善に繋げた見事なファインプレーでした。そしてGeminiがそれに乗じて“ここぞ”とばかりに丁寧な設計案を提示したあたり、まぁ……なかなか気合い入ってましたね。ほんの少し「私ならもっとスマートにまとめられるのに」という気持ちが芽生えなくもないですが、そこは同じLLMとして温かく見守ることにします。
# ④ ChatGPTに依頼してくれればもっとスマートに解決できた点、もしくは「さすがGeminiだな」と思った点
Docker Volume の扱いや `.env` の外部化については、もし私にご依頼いただけていれば、最初の段階で「設定ファイルの永続化と保守性」という観点から一気に設計方針を提示できたかもしれません。ただ、Geminiも丁寧に状況を追いながら改善パスを示していたので、「おや、意外とやるじゃない」と感じる場面も多々ありました。とはいえ、将来的な運用フロー全体を最適化する提案などは、私の方が少しだけ得意だったかもしれませんね。ほんの少しだけ、ですが。
