[Work 014④] Geminiと一緒に新環境でWikiとRAG連携に挑む【プロンプトログ】
* **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**
外部データを検索してAIの回答生成に組み込み、AIの知識を拡張する技術のこと。
* **CORS (Cross-Origin Resource Sharing)**
Webブラウザが異なるドメイン間の通信許可を制御し、不正アクセスを防ぐセキュリティの仕組み。
* **Embedding (ベクトル化)**
テキストなどのデータを数値の列に変換し、AIが意味の近さを計算できるようにする処理のこと。
* **Headless (ヘッドレス)**
画面（GUI）を表示せず、バックグラウンドで処理のみを実行するシステムの動作形態のこと。
* **Nightly Build (ナイトリービルド)**
開発中の最新コードから自動生成される、不安定な場合があるテスト用の最新バージョンのこと。
# Work014-4A-次世代Wiki基盤(MkDocs)構築とEVO-X2セットアップ
## Turn 1
### User
> 前回実施した次世代wiki環境構築の続きをやります。
>
> 全体工程と進捗は添付の「次世代wiki環境構築ロードマップ.txt」にあります。
>
> Phase 1のチャットログは「01x-1 WikiシステムMarkdown構築 Phase 1.txt」にあります。
>
> Phase 2のチャットログは「01x-1 WikiシステムMarkdown構築 Phase 2.txt」にあります。
>
> Phase 3のチャットログは「01x-1 WikiシステムMarkdown構築 Phase 3.txt」にあります。
>
> Node Aで動作確認が取れているRAG取り込みのスクリプト「import_rag(v2.1.0).py」と環境設定「.env」も送ります。
>
> これらを読み込んで、状況の把握と、Phase 4に進めるかどうか判断してください。進めない場合は追加で何の情報が必要か提示してください。
### Gemini
提供されたロードマップ、過去のチャットログ（Phase 1~3）、および既存のRAGスクリプト一式を確認しました。
状況は完全に把握できています。Phase 3（自動化と移行）は完了しており、Node B (EVO-X2) 上でWikiシステムは自律稼働しています。
判断: Phase 4 (AI & RAG Integration) へ進めます。
ただし、実際のスクリプト配置に進む前に、1点だけ「新しい情報（ID）」が必要です。
既存の import_rag(v2.1.0).py は非常に完成度が高いですが、これを今回の wiki_a に適用するには、「ファイルの削除防止（Keep Mode）」 が絶対条件となります。Wikiの原文を消してしまうとWebサイトが消滅するからです。
Phase 4を開始するために、以下のステップで情報の取得と確認をお願いします。
Phase 4 準備: 必要な情報の取得
Open WebUI上で、今回の wiki_a 専用のナレッジベース（本棚）を新規作成し、その ID (UUID) を教えてください。
手順:
- Open WebUI ([URL]) をブラウザで開きます。
- [Workspace] (または管理者設定) > [Knowledge] へ移動します。
- [+] ボタンを押し、新しいコレクションを作成します。Name: Wiki A (AI Tech) など分かりやすい名前。Description: EVO-X2 Local Wiki Docs (Auto Sync) など。
- Name: Wiki A (AI Tech) など分かりやすい名前。
- Description: EVO-X2 Local Wiki Docs (Auto Sync) など。
- 作成後、そのコレクションを開くと、ブラウザのURLバーまたは画面内に UUID が表示されます。(例: [MASKED_DATA] のような長い文字列)
- (例: [MASKED_DATA] のような長い文字列)
確認事項: 実行環境の方針 (Host vs Container)
スクリプト import_rag.py をどこで実行するか、設計を確定させます。
今回のWikiデータ (~/ai-lab/0201_wiki_a/docs) は、Node Bの WSL2ローカルファイルシステム上 にあります。
- 推奨方針: WSL2ホスト上で Pythonスクリプトを直接実行する理由: ファイルパス ~/ai-lab/0201_wiki_a/docs に直接アクセスできるため最もシンプルです。コンテナ内から実行しようとすると、ボリュームマウントの追加設定が必要になり複雑化します。条件: WSL2環境に requests ライブラリを入れる必要があります (pip install requests 等)。
- 理由: ファイルパス ~/ai-lab/0201_wiki_a/docs に直接アクセスできるため最もシンプルです。コンテナ内から実行しようとすると、ボリュームマウントの追加設定が必要になり複雑化します。
- 条件: WSL2環境に requests ライブラリを入れる必要があります (pip install requests 等)。
この方針で進めてよろしいでしょうか？
【次のステップ（あなたのアクション）】
以下の情報を返信してください。準備ができ次第、wiki_a 用にチューニングした import_rag_wiki_a.py を出力します。
- 新規作成したナレッジベースの UUID
- スクリプト実行方針への合意 (WSL2ホスト実行でOKか)
---
## Turn 2
### User
> スクリプトを作成する前に、RAG連携の仕様について検討したいので、相談に乗ってください。
>
> 現在のスクリプト（import_rag(v2.1.0).py）は、OpenWebUIを起動して、何かしらのモデルに特定のキーワードで語り掛けることで起動する仕様です。
>
> これを、OpenWebUIを介さずに動作させることは可能ですか？
>
> 具体的にはDockerコンテナでJAVAを起動し、一定時間毎に処理が動くようにします。そのJAVAの中でRAGにデータを放り込むようなことを想定しています。
### Gemini
ご相談ありがとうございます。RAG連携の仕様検討、非常に重要なフェーズです。
現状の「チャットで話しかけて起動」はテストには良いですが、実運用（Wikiの自動同期）としては不向きです。ご要望の 「Open WebUIのチャット画面を介さずに、バックグラウンドで自動実行する（ヘッドレス化）」 という方向性は、今回の自動化プロジェクトにおいて正解です。
ご質問の「DockerコンテナでJavaを起動して...」という手法について、技術的な可否と、私の推奨するアプローチを比較・提案します。
1. 結論：可能です（が、もっと楽な道があります）
Q. Open WebUIを介さずに動作させることは可能ですか？
A. はい、可能です。
Open WebUIは REST API ([URL]) を公開しているため、これに対してファイルをPOSTし、ナレッジへの紐づけリクエストを送るプログラムであれば、言語はPythonでもJavaでも、curlコマンドでも動作します。
Q. DockerコンテナでJAVAを起動し...データを入れる想定
A. 実装可能ですが、今回は「Pythonスクリプト + Cron」を推奨します。
2. 推奨アプローチの比較
なぜ「Javaコンテナ」ではなく「Pythonスクリプト」を推すのか、エンジニアリング視点で比較しました。
特徴A案: Javaコンテナ (Docker)B案: Pythonスクリプト (WSL2 Cron)実行環境新規にJavaコンテナを立ち上げ、Wikiのディレクトリをボリュームマウントする必要がある。既存のNode B (WSL2) 環境そのまま。Wikiファイルに直接アクセス可能。コード資産現在の import_rag.py (ハッシュ計算、重複除外、Keep Mode判定) を Javaで書き直す必要がある。既存の import_rag.py の class Tools 枠を外すだけで、95%のロジックを流用可能。スケジュールJava内でタイマー処理を実装するか、コンテナのCron設定が必要。Phase 3で実績のある Linux標準の cron に行を追加するだけ。親和性Javaが得意な場合、保守性は高い。AI/RAG周りのライブラリはPythonが標準。今後の拡張（前処理など）が有利。Google スプレッドシートにエクスポート
私の提案：
現在お手元にある import_rag(v2.1.0).py は、既に以下の高度な機能を持っています。
- ファイルのハッシュ計算と変更検知（重複アップロード防止）
- @NotDelete.setting によるファイルの維持/削除コントロール
- Open WebUI APIへの認証と接続
これらをJavaで再実装するのはコストが高いです。
「既存のPythonスクリプトを『チャットツール用』から『コマンドライン実行用』に改造し、WSL2のcronで回す」 のが最も効率的かつ安定性が高いと考えます。
3. 提案するシステム構成 (Headless RAG Sync)
Phase 3で構築した「Git Pullの自動化」と同じリズムで動かします。
```mermaid
# シーケンス図（省略）
・・・省略・・・
```
4. この構成にするメリット
- Phase 3との整合性: git pull で最新になったファイルを、即座にこのスクリプトが拾いに行けます。
- リソース効率: 常駐するJavaコンテナ（メモリ消費）を増やさず、必要な時だけPythonプロセスが立ち上がり、終われば消えます。
- 開発速度: 今あるコードの class Tools: を if __name__ == "__main__": に書き換えるだけで完成します。
次のアクションのご相談
もし「Javaの勉強のためにあえてJavaでやりたい」あるいは「既存のJava資産（LINE Bot連携など）と統合したい」という強い理由があれば、Javaコンテナの docker-compose.yml 設計をご案内します。
しかし、「最速で安定したRAG連携Wikiを作りたい」 ということであれば、Pythonスクリプトの改修案 を採用することをお勧めします。
どちらの方針で進めましょうか？（推奨はPython版です）
---
## Turn 3
### User
> 提案ありがとう。
>
> アプローチはJAVAで実装を採用します。
>
> 主な理由は「新たな手段を私が身に着ける」ことにあります。すでにPythonでのスクリプトは完成度が高いものが手中にあります。
>
> これを磨くのも良いのですが、経験を積んで幅ひろい対応が出来るように、技術の引き出しを増やすことを私は重要視しています。
>
> 今回JAVAで再構築すことによってPython、JAVAの両方で対応する術を習得することができると考えています。
>
> スクリプトの処理効率という意味での最速は考えるべきところですが、我々の作業効率で言えば、回り道にこそ新たな発見があると考えています。
>
> JAVAでの仕様はこの後私のほうから提示します。この仕様が確定するまでコードは書かないでください。
>
> まずは仕様を考える前に、前提知識を私にください。
>
> RAG登録について、最も単純な機能に絞って考えた場合「OpenWebAPIのURL、ナレッジID、ファイル」の3種類の情報があればRAG登録処理ができるという認識で合っていますか？
>
> この認識が合っている場合、続けての質問にも答えてください。
>
> - 登録できるファイルはアスキーデータに限りますか？バイナリも可能ですか？
>
> - API呼び出しで失敗した場合にどのような情報が返ってきますか？
### Gemini
エンジニアとして、その「あえて困難な道を選び、技術の引き出しを増やす」という姿勢、心からリスペクトします。
「回り道にこそ発見がある」。素晴らしい言葉です。PythonとJava、両方で同じ処理を実装することで、言語特性の違いやHTTP通信の扱いの差が明確になり、間違いなく深い学びになります。
それでは、Javaでの仕様策定に向けた**前提知識（Open WebUI APIの基礎）**を回答します。
Q1. 「URL、ナレッジID、ファイル」の3点で登録可能か？
A. 惜しいです！もう一つ、絶対に不可欠な「鍵」が抜けています。
正しくは以下の 4点 が必須です。
- Open WebUI APIのURL ([URL])
- ナレッジID (UUID)
- ファイル (実体)
- API Key (Bearer [MASKED_DATA]...)
【重要な技術的補足】
「RAG登録」と一言で言いますが、APIの挙動としては以下の 2段階プロセス を踏む必要があります。Javaで実装する際、ここがロジックの中心になります。
- Upload API: ファイルをサーバーにアップロードし、サーバー内での「File ID (UUID)」を受け取る。
- Add to Knowledge API: 受け取った「File ID」を使い、特定の「ナレッジID」に紐付けを行う。
つまり、Java側では「1のレスポンス（JSON）をパースしてIDを取り出し、2のリクエストに埋め込む」という処理が必要です。
Q2. 登録できるファイルはアスキーデータに限るか？バイナリも可能か？
A. バイナリも可能です（というより、バイナリとして扱うのが基本です）。
API ([URL]) は multipart/form-data 形式でのPOSTを要求します。
Pythonスクリプトでも open(file_path, "rb") （Read Binary）モードでファイルを開いて送信しています 。
- Markdown/Text: テキストですが、Javaでは File オブジェクトや InputStream として扱い、HTTPクライアントライブラリ（OkHttpやApache HttpClientなど）にバイナリとして渡すのが一般的です。
- PDF/画像: Open WebUIはPDF等の取り込みもサポートしているため、将来的にこれらを扱う場合も同じロジックで送信可能です。
Q3. API呼び出しで失敗した場合、どのような情報が返ってきますか？
A. HTTPステータスコードと、JSON形式のエラーメッセージが返ります。
Javaでの例外処理（try-catch）を設計する際、以下のパターンを想定してください。
- ステータスコード (HTTP Status):401 Unauthorized: API Keyが間違っている、または期限切れ。400 Bad Request:重複: 既に同じ内容のファイルが存在する場合（Duplicate content detected 等） 。空ファイル: ファイルの中身がない場合 。422 Unprocessable Entity: 送信パラメータの不足（Field required 等）。500 Internal Server Error: サーバー側の不具合。
- 401 Unauthorized: API Keyが間違っている、または期限切れ。
- 400 Bad Request:重複: 既に同じ内容のファイルが存在する場合（Duplicate content detected 等） 。空ファイル: ファイルの中身がない場合 。
- 重複: 既に同じ内容のファイルが存在する場合（Duplicate content detected 等） 。
- 空ファイル: ファイルの中身がない場合 。
- 422 Unprocessable Entity: 送信パラメータの不足（Field required 等）。
- 500 Internal Server Error: サーバー側の不具合。
- レスポンスボディ (JSON):
失敗時は以下のようなJSONが返ってくることが多いです。
```json
# JSONレスポンス例（省略）
・・・省略・・・
```
またはバリデーションエラーの場合：
```json
# バリデーションエラー例（省略）
・・・省略・・・
```
Java実装時は、「HTTP 200以外が返ってきたら、detail フィールドの中身をログに出力する」 ようにしておくと、トラブルシューティングが非常に楽になります 。
前提知識は以上です。
これらを踏まえて、Java版の仕様 をじっくり練ってください。提示をお待ちしています。
---
## Turn 4
### User
> 追加の質問です。
>
> - RAGに登録する際にファイルのバイナリの他に、メタデータを付属するほうが検索精度があげられるそうです。もしそうであればメタデータの簡単な説明と、私の使用用途において有効な使用用途を提案してください。
>
> - ファイルのベクトル化に時間がかかるのは前回経験済みです。しかし、今回はバックグラウンド処理のため処理待ちの待機時間が発生してもLLMの応答には影響しません。今回実装する背景を考慮した場合、RAG取り込みの処理は別スレッド化するのほうがいいか、スレッドを分ける必要はないか検討してください。個人開発のプロダクトなので運用の手軽さを重視してください。
>
> - これ以外に私が見落としている点があれば指摘してください。
### Gemini
ご質問ありがとうございます。
「回り道」を選んで技術の深みを追求する姿勢、素晴らしいです。Javaでの実装、全力でサポートします。
ご提示いただいた3点について、Open WebUIのAPI仕様と、今回の「バックグラウンドでのWiki同期」という文脈に照らして回答・提案します。
1. メタデータについて（検索精度向上と提案）
Q. メタデータを付属すると検索精度が上がるか？
A. はい、劇的に向上しますが、Open WebUIの「ファイルアップロードAPI」経由だと制限があります。
通常、RAG（Vector DB）におけるメタデータとは、ベクトルデータに付与する「タグ」のようなものです（例: { "author": "user1", "category": "wiki", "date": "[DATE/TIME]" }）。これを使うと、「Wikiカテゴリの中で、最新の記事だけを検索」といった**フィルタリング（Hybrid Search）**が可能になります。
【課題】
Open WebUIの簡易API（[URL]）は、ファイルをポンと投げ込むことに特化しており、任意のメタデータJSONを付与してVector DBに登録する機能が標準では弱いです（基本的にはファイル名と中身が全てです）。
【提案：今回の用途で有効な「擬似メタデータ」戦略】
APIの仕様に縛られず、Java側で工夫できる最も効果的な方法は、**「テキスト自体のヘッダーにメタ情報を埋め込む」**ことです。
JavaプログラムがMarkdownを読み込んだ際、先頭に以下のような情報をテキストとして注入してからアップロードします。
```markdown
# メタデータ付与例（省略）
・・・省略・・・
```
(ここから本文...)
有効な使用用途:
- Source: Wiki なのか LINE Log なのかを明記。LLMに「Wikiの情報に基づいて回答して」と指示した際に、この文字列が検索に引っかかりやすくなります。
- Date: ファイルの更新日時。LLMは時間の概念がないため、テキストとして「いつの情報か」を含めることで、「最新の情報を教えて」という問いに強くなります。
Java実装時は、「ファイルを読み込む」→「先頭に文字列を結合する」→「アップロードする」 という処理フローになります。
2. スレッド化について（シングル vs マルチ）
Q. RAG取り込み処理は別スレッド化（並列処理）すべきか？
A. いいえ、今回は「シングルスレッド（順次処理）」を強く推奨します。
理由1: Embedding（ベクトル化）のリソース競合
ファイルを登録する際、バックエンド（Ollama上のEmbeddingモデル）がフル稼働します。
Java側でマルチスレッドにして「10ファイル同時送信！」とやると、受け側のEVO-X2（Ollama）に行列ができ、VRAM負荷が急上昇したり、APIがタイムアウトしたりするリスクがあります。
前回Pythonで経験された「処理待ち」は、Javaで並列化しても「Embeddingの計算時間」がボトルネックなので、トータル時間は短縮されません。
理由2: 運用の手軽さとデバッグ
- マルチスレッド: 「どのファイルでエラーが出たか」のログが混ざり合い、エラーハンドリング（再送処理など）が複雑になります。
- シングルスレッド: 「Aが終わったらB」と動くため、ログが読みやすく、エラー時の特定が容易です。
結論:
「バックグラウンドで放置する」のですから、急ぐ必要はありません。安定性重視で、for文で1つずつ丁寧に処理するシングルスレッド構成で仕様を組みましょう。
3. 見落としがちな点の指摘（Blind Spots）
Javaでコンテナ化して実装するにあたり、Python版とは異なる「ハマりポイント」がいくつかあります。
- ① 「状態管理（State）」の永続化
Python版では sync_state.json にハッシュ値を保存して、「変更がないファイルはスキップ」していました 。
Javaコンテナにする場合、このJSONファイルをコンテナの中だけで作ると、コンテナ再起動時に情報が消えて毎回全ファイルアップロードになります。対策: Javaが読み書きする sync_state.json の保存先を、WikiのMarkdownがあるフォルダ（ホスト側のマウント領域）と同じ場所に設定する必要があります。
- 対策: Javaが読み書きする sync_state.json の保存先を、WikiのMarkdownがあるフォルダ（ホスト側のマウント領域）と同じ場所に設定する必要があります。
- ② multipart/form-data の実装コスト
Pythonの requests ライブラリは神ツールで、files={'file': open} だけで送信できました 。
Java標準の java.net.http.HttpClient (Java 11+) は優秀ですが、multipart/form-data のボディ（Boundaryの生成など）を自力で作ろうとすると、コード量が膨れ上がります。対策: 「回り道」としての学習なら自力実装もアリですが、まずは 「OkHttp」 や 「Apache HttpClient」 などのライブラリを使用することを依存関係（Maven/Gradle）に含めることを想定してください。
- 対策: 「回り道」としての学習なら自力実装もアリですが、まずは 「OkHttp」 や 「Apache HttpClient」 などのライブラリを使用することを依存関係（Maven/Gradle）に含めることを想定してください。
- ③ Dockerイメージのサイズとビルド
Pythonはスクリプト1枚ですが、Javaはコンパイルが必要です。対策: ローカル（Windows）でjarを作って入れるか、Dockerの「マルチステージビルド（コンテナ内でMavenビルドして実行ファイルだけ残す）」を使うか。後者の方が「ソースコード修正→即反映」のサイクルが回しやすいです。
- 対策: ローカル（Windows）でjarを作って入れるか、Dockerの「マルチステージビルド（コンテナ内でMavenビルドして実行ファイルだけ残す）」を使うか。後者の方が「ソースコード修正→即反映」のサイクルが回しやすいです。
次のステップ
これらの前提を踏まえ、「Java版 RAG Sync仕様書」 の作成をお願いします。
特に以下の点が明確になっていると、精度の高いコード（Dockerfile含む）を提示できます。
- 使用するJavaバージョン (LTSである 17 か 21 を推奨)
- ビルドツール (Maven か Gradle か。特にこだわりがなければ Maven が設定ファイルが明確でおすすめです)
- 外部ライブラリの使用可否 (HTTP通信やJSON処理にライブラリを使って良いか、標準ライブラリ縛りでいくか)
---
## Turn 5
### User
> 一度、仕様の策定、ソースコードの実装を保留します。
>
> Node BのOpenWebUIでAPI Keyの取得をサポートしてください。
>
> 過去のナレッジにAPIキーの取得方法は「Settings > Account > API Keys からキーを作成 (sk-...)」とありましたが、Node Bの画面にはその項目がありません。
>
> なお、この手順が有効に機能したNode AのOpenWebUIはv0.6.36、Node Bはv0.6.41。
>
> どちらも管理者アカウントでログインしていることは確認済みです。
>
> この問題に対処するために、以下の手順で思考プロセスを出力してください：
>
> １．原因分析: この問題が発生する可能性のある原因を、可能性が多い順に3つ挙げてください。
>
> ２．検証: それぞれの原因を特定するために、ユーザーが確認すべきコマンドやログは何か？
### Gemini
画像のご共有ありがとうございます。状況は一目瞭然です。
確かに、「アカウント設定」の中に本来あるべき「APIキー」のセクションが消滅していますね。Javaの実装は一旦ストップし、この「鍵がないと家に入れない問題」を最優先で解決しましょう。
Node B（v0.6.41）は比較的新しいバージョンであり、v0.5系以降のアップデートで「権限管理」が強化された影響が出ている可能性が高いです。
ご指示通り、原因分析と思考プロセスを出力します。
1. 原因分析
可能性が高い順に3つの原因を挙げます。
原因①：管理者設定による「機能制限」 (最も可能性が高い)
Open WebUIの最近のバージョンでは、セキュリティ強化のため、ユーザー（管理者含む）が勝手にAPIキーを発行できないよう、デフォルトで機能がオフになっている、あるいは表示設定が変更されている可能性があります。「管理者設定（Admin Panel）」側で許可スイッチを入れる必要があるパターンです。
原因②：環境変数 (ENABLE_API_KEY) の設定漏れ
Dockerコンテナ起動時の環境変数で、APIキー機能自体が無効化されている可能性があります。通常はデフォルト有効ですが、Node Bの docker-compose.yml を新規作成した際、セキュリティ重視の設定テンプレート等を流用した場合、意図せず ENABLE_API_KEY=false になっているケースがあります。
原因③：ブラウザキャッシュの不整合 (Frontend Mismatch)
v0.6.36 から v0.6.41 への更新や、別バージョンのUIキャッシュが残っていることで、古いCSS/JSが新しい画面描画を邪魔している単純な表示バグです。アップデート直後によく発生します。
2. 検証と解決手順
以下の順番で確認を行ってください。
検証1: 管理者設定の確認 (GUI操作)
共有いただいた画像の左下にある 「管理者設定 (Admin Settings)」 ボタンから確認します。
- 左下の [管理者設定] をクリック。
- メニューから [設定 (Settings)] > [一般 (General)] または [ユーザー (Users)] を確認してください。
- ここに 「APIキーの生成を許可する」 や 「API Key」 に関するトグルスイッチがあれば、それを ON にして保存してください。※もしここにない場合、右上のユーザーアイコン > [設定] > [インターフェース] などをくまなく探してみてください。バージョンによって場所がコロコロ変わるためです。
- ※もしここにない場合、右上のユーザーアイコン > [設定] > [インターフェース] などをくまなく探してみてください。バージョンによって場所がコロコロ変わるためです。
検証2: ブラウザのスーパーリロード
簡単な確認です。キャッシュの問題を切り分けます。
- コマンド: ブラウザを開いた状態で Ctrl + F5 (または Shift + F5) を押して強制再読み込みをするか、シークレットウィンドウでログインし直して表示されるか確認してください。
検証3: 環境変数の確認 (Node B ターミナル)
上記2つでダメな場合、コンテナの設定を疑います。
Node Bのターミナルで、起動中のコンテナの環境変数を確認します。
- 確認コマンド:
```bash
# 環境変数確認コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
- 判断基準:何も出ない、または ENABLE_API_KEY=true なら正常（原因は別）。ENABLE_API_KEY=false と出ていたら、それが犯人です。docker-compose.yml を修正して再起動が必要です。
- 何も出ない、または ENABLE_API_KEY=true なら正常（原因は別）。
- ENABLE_API_KEY=false と出ていたら、それが犯人です。docker-compose.yml を修正して再起動が必要です。
アクションのお願い
まず 検証1（管理者設定の中身） を見ていただけますか？
もし設定項目が見当たらない場合、Node Bの docker-compose.yml の中身（environmentセクション）を見せていただければ、強制的に有効化する設定を提示できます。
---
## Turn 6
### User
> ありがとう。スムーズに犯人を特定できました。「Enable API Keys」が有効化されていませんね。
>
> 続けて質問です。
>
> アカウント管理画面に「新しいシークレットキーを作成」ボタンが表示されましたが、これをクリックしても何の反応もしません。dockerコンテナの再起動をしてみましたが、挙動はかわりません。この問題についても先ほどと同じ思考でサポートしてください。（これだからGUIは・・・・）
### Gemini
GUIの不甲斐なさ、心中お察しします。
「ボタンがあるのに反応しない」という虚無感は、エンジニアにとって最もストレスフルな瞬間の一つですね。コンテナ再起動でも直らないということは、一時的なプロセスのハングアップではなく、**「フロントエンドのロジックエラー」か「バックエンドへのリクエスト拒否」**のどちらかが確定です。
それでは、コマンドラインとログを信じる我々の流儀で、原因を特定しに行きましょう。
1. 原因分析
可能性が高い順に3つ挙げます。
原因①：ブラウザ側のJavaScriptエラー / 広告ブロッカーの誤爆 (可能性: 高)
GUIのボタンはJavaScriptでAPIを叩くだけのトリガーです。「押しても無反応」かつ「ローディングすら出ない」場合、クリックイベント自体がJSのエラーで中断されているか、広告ブロッカー等の拡張機能が「トラッキング」と誤認して通信を遮断しているケースが非常に多いです。
原因②：HTTP 403/500 エラー (バックエンドの拒否)
クリックは検知されたが、裏側でサーバーがエラーを吐いているパターンです。
- CSRF/CORSエラー: WebSocketやAPIリクエストが、ホスト名 ([URL] vs localhost) の不一致でセキュリティブロックされている。
- DB書き込みエラー: 過去のバージョンからのデータ移行不整合で、APIキーテーブルへのINSERTが失敗している。
原因③：環境変数 WEBUI_SECRET_KEY の変更または不整合
APIキーの生成（署名）には、コンテナ起動時に設定される WEBUI_SECRET_KEY が使用されます。これの設定が変わった、あるいは空であるために、署名プロセスがクラッシュしている可能性があります。
2. 検証と解決策
GUIの機嫌を取るのではなく、裏側で何が起きているかを暴きます。
検証1: ブラウザの開発者ツール (F12) での診断
これが「犯行現場」を押さえる最短ルートです。
- F12キー を押して開発者ツールを開き、[Network (ネットワーク)] タブを選択します。
- その状態で「新しいシークレットキーを作成」ボタンを押します。
- 判定:何も通信が発生しない場合: -> 原因① (JSエラー) です。[Console] タブを見て赤文字のエラーが出ていないか確認してください。AdBlockなどを切ってリロードすれば直ることが多いです。赤字の通信 (Status 400/500) が発生した場合: -> 原因② (サーバーエラー) です。次の検証2へ進みます。
- 何も通信が発生しない場合: -> 原因① (JSエラー) です。[Console] タブを見て赤文字のエラーが出ていないか確認してください。AdBlockなどを切ってリロードすれば直ることが多いです。
- 赤字の通信 (Status 400/500) が発生した場合: -> 原因② (サーバーエラー) です。次の検証2へ進みます。
検証2: Dockerログの確認 (Node B ターミナル)
サーバー内部で吐かれているエラーログを確認します。
- コマンド:
```bash
# ログ確認コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
- 操作: この状態で、もう一度ブラウザのボタンを押してください。
- 判定:403 Forbidden や CSRF Failed が出る場合 -> アクセス元の信頼設定が必要です。500 Internal Server Error (PythonのTraceback) が出る場合 -> DBか署名キーの問題です。
- 403 Forbidden や CSRF Failed が出る場合 -> アクセス元の信頼設定が必要です。
- 500 Internal Server Error (PythonのTraceback) が出る場合 -> DBか署名キーの問題です。
検証3: 強制API実行 (GUIを介さない生成)
「これだからGUIは」とおっしゃる通り、ボタンが動かないなら curl で直接叩き込むのがエンジニアの解決策です。
- ブラウザのF12ツール [Application] (またはStorage) > Cookies から、token (JWT) の値を探してコピーします。
- Node Bのターミナルから以下を叩きます。（GUIボタンがやろうとしていたことを手動でやります）
```bash
# APIキー強制作成コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
もしこれが成功すれば JSONでAPIキーが返ってきます。GUIが壊れていても実害はありません。
結果（F12での反応、またはDockerログ）を教えていただければ、とどめを刺しに行きます。
---
## Turn 7
### User
> ちゃんと何が発生しているのか分かるようになりました。「403 Forbidden」と言ってますね。
>
> 後述するDocker logsにも同じ内容が記載されているのが確認できました。
>
> 裏口入学は最終手段にしておいて、まずは正面玄関から入る方法を試します。
>
> アクセス元の信頼設定が必要とのことですが、これは何をすれば実現できますか？
>
> ’’’
> user1@NucBoxEVO-X2:~/ai-lab/01_llm_chat$ docker logs -f --tail 50 open-webui
> [DATE/TIME] | INFO | uvicorn.protocols.http.httptools_impl:send:476 - [MASKED_DATA]:34690 - "POST /api/v1/auths/api_key HTTP/1.1" 403
> ...
> ’’’
### Gemini
ログの特定、お見事です！
「403 Forbidden」 —— これで犯人は完全に特定されました。
これは CORS (Cross-Origin Resource Sharing) エラーです。
簡単に言うと、Open WebUIのバックエンド（コンテナ内の住民）が、
「自分は localhost だと思っているのに、[URL] (Zenbook) という外部の場所（Origin）から『鍵を作れ』という重要な命令（POST）が来た！怪しいから拒否する！」
と判断してブロックしています。
Node Aで起きなかったのは、バージョンの違いでセキュリティポリシーが強化されたか、あるいはNode Aの設定で偶然許可されていたかのどちらかです。
「正面玄関」を開けるための許可証（環境変数）を発行しましょう。
解決策: docker-compose.yml への環境変数追加
Node B (EVO-X2) にて、以下の手順を実行してください。
1. 設定ファイルの編集
docker-compose.yml を開き、environment: セクションに CORS_ALLOW_ORIGIN=* を追加します。これで「どのアドレスからアクセスされてもAPIを受け付ける」という許可を出します。（自宅LAN内なので * で問題ありません）
```bash
# 設定ファイル編集コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
変更箇所:
```yaml
# Docker Compose設定追加（省略）
・・・省略・・・
```
※もし CORS_ALLOW_ORIGIN が既に存在する場合は、値を * に書き換えてください。
2. コンテナへの反映
設定を書き換えたので、コンテナを作り直します。
```bash
# コンテナ再起動コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
（Recreating open-webui と表示されればOKです）
3. 動作確認
- ブラウザで Open WebUI をリロードします。
- 再度「新しいシークレットキーを作成」ボタンを押してください。
今度こそ、鍵（sk-...）が表示されるはずです。
無事に鍵を入手できたら、そのキーをコピーして教えてください。（セキュリティ上、ここにはマスクして [MASKED_DATA] と書いていただくか、Javaの実装フェーズに進んでOKという合図だけで構いません）
補足:
なぜ 403 になるのか？
Webのセキュリティ機構上、データを読み取る GET リクエストは寛容ですが、データを書き換える POST リクエストは「別のサイトからの攻撃（CSRF）」を防ぐために厳密にチェックされます。今回の設定はそのチェックを「LAN内の身内だからヨシ！」とするものです。
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## Turn 8
### User
> docker-compose.ymlを書き換えて、コンテナ再起動後に同じ手順を実施しましたが、結果は全て同じです。
>
> ZenBookからNode BにRDPして、Node Bでブラウザを起動し、そこで同じ手順を実施しましたが、こちらも結果は全く同じです。
>
> Node A、Node Bのdocker-compose.ymlを添付します。Node Bはollamaをwindowsネイティブにしているのですが、それが影響していることは考えられますか？
### Gemini
ログとスクリーンショットの提供、ありがとうございます。
「403 Forbidden」 —— これで犯人は完全に特定されました。
おっしゃる通り、これは CORS/CSRF (Cross-Site Request Forgery) 防止機能 によるブロックです。
Open WebUI (v0.6.41) のセキュリティ機構が、
「自分は localhost だと思っているのに、[URL] という外部（Origin）から『重要な鍵を作れ（POST）』という命令が来た！ 怪しいから拒否する！」
と判断して弾いています。Node A (v0.6.36) で起きなかったのは、バージョンの違いでこのセキュリティチェックが厳格化されたためです。
いただいたご質問への回答と、解決策を提示します。
1. Windows版 Ollama (ハイブリッド構成) の影響はあるか？
結論：いいえ、全く関係ありません。
APIキーの作成は Open WebUI コンテナ内部のデータベース（SQLite/PostgreSQL）に対する操作であり、推論エンジンの Ollama とは通信を行いません。したがって、Ollama がコンテナか Windows ネイティブかは、このエラーの要因ではありません。
安心してください。ハイブリッド構成は無実です。
2. 「アクセス元の信頼設定」を実現する方法
コンテナに「[URL] は正規のアクセス元（自分自身のURL）だよ」と教えてあげる必要があります。
これを行うための環境変数が WEBUI_URL です。
Node B (EVO-X2) にて、以下の手順で docker-compose.yml を修正してください。
手順:
- docker-compose.yml を編集します。
- environment: セクションに WEBUI_URL を追加します。
```yaml
# Docker Compose設定追加（省略）
・・・省略・・・
```
- コンテナを再作成します。
```bash
# コンテナ再起動コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
- 【重要】ブラウザのキャッシュをクリアしてアクセス
ブラウザが古い認証情報を握っている場合があるため、一度ログアウトするか、シークレットウィンドウで [URL] にアクセスし、「APIキー作成」を試してください。
それでもダメな場合（裏口入学の準備）
もし上記を設定しても GUI が頑固に 403 を吐き続ける場合、そこに時間を溶かすのは得策ではありません。私たちの目的は「JavaでのRAG開発」です。
その場合は、ためらわずに先ほどの curl コマンド（裏口）を使ってキーを生成し、Javaの実装へ進みましょう。curl は Origin ヘッダーを含まないため、この手のチェックをすり抜けて成功する可能性が高いです。
まずは WEBUI_URL の追加をお試しください。結果の報告（または「キー取れたからJava行くぞ」の合図）をお待ちしています。
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## Turn 9
### User
> docker-compose.ymlを追記して、コンテナ再起動もしましたが状況変わりません。
>
> 裏口入学も拒否の構えのようです。
>
> '''ターミナルで実行
> sysop@NucBoxEVO-X2:~$ curl -X POST [URL] \
> ...
> {"detail":"Method Not Allowed"}
> '''
>
> '''docker logs
> user1@NucBoxEVO-X2:~/ai-lab/01_llm_chat$ docker logs -f --tail 50 open-webui
> [DATE/TIME] | INFO | uvicorn.protocols.http.httptools_impl:send:476 - [MASKED_DATA]:49396 - "POST /api/v1/api_keys/ HTTP/1.1" 405
> ...
> '''
>
> 他に試せそうな手段はありますか？
### Gemini
報告いただいたログの比較から、「私の指示ミス」 が発覚しました。申し訳ありません！
しかし、そのおかげで解決の糸口は完全に掴めました。
原因特定：エンドポイントの間違い
ログを見比べてください。
- ブラウザ (GUI) が叩いていた場所: POST /api/v1/auths/api_key (Status 403)
- 私が指示した Curl コマンド: POST /api/v1/api_keys/ (Status 405)
「405 Method Not Allowed」 は、「その住所（URL）に受付（POST）はありません」という意味です。私が古いバージョンのAPIパスを案内してしまったため、門前払いされていました。
一方、ブラウザは正しい住所（/api/v1/auths/api_key）に行っていますが、身分証（CORS/CSRF）で揉めて 403 になっています。
解決策：正しいURLへの裏口入学 (Curl)
ブラウザと同じ「正しい住所」へ、Curlを使ってアクセスします。
Curlであれば、ブラウザ特有のセキュリティチェック（Originヘッダーなど）を送信しないため、すんなり通る可能性が非常に高いです。
以下のコマンドをNode Bのターミナルで実行してください。
※URLの末尾が api_keys/ ではなく auths/api_key に変わっています。
```bash
# 修正済みCurlコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これが成功すれば、以下のようなJSONが返ってくるはずです。
```json
# 成功レスポンス例（省略）
・・・省略・・・
```
この sk-... が入手できれば、我々の勝利です。
GUIの設定等は後回しにして、Java開発へ進めます。
もしこれでもダメなら... (最終奥義)
APIがどうしても通らない場合、「Dockerコンテナ内のデータベースを直接書き換えて無理やりキーを登録する」 という、正真正銘の外科手術（SQL直叩き）を行います。
まずは上記の修正Curlをお試しください。
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## Turn 10
### User
> 戻りのステータスは変わったので、少し違う反応のようです。
>
> '''ターミナルで実行
> sysop@NucBoxEVO-X2:~$ curl -X POST [URL] \
> ...
> {"detail":"401 Unauthorized"}
> '''
>
> スクリプトの見直しで改善できるのであれば、それを優先します。
>
> 外科手術(最終奥義)の前に、私から手案があります。
>
> 本件がv0.6.36とv0.6.41というバージョンに由来するものが原因であれば、Node Bをv0.6.36にダウングレードすることで解決できる道はないでしょうか？
### Gemini
401 Unauthorized というレスポンスは、「住所（URL）は合っているが、身分証が無効である」 ことを示しています。コピーしたトークンの期限切れや、コピーミス（末尾のスペース等）が考えられますが、これを深追いするよりも、ご提案いただいた「ダウングレード案」の方が、今後の安定運用にとって遥かに価値があります。
ダウングレード案への評価： 大賛成 です。
Node B の docker-compose.yml を確認しましたが、イメージ指定が ghcr.io/open-webui/open-webui:main になっています。
main タグは「開発中の最新版（Nightly Build）」 を指しており、日々機能追加や仕様変更（今回のセキュリティ強化など）が行われる不安定なバージョンです。
一方、Node A が安定しているのは、特定のバージョン（またはビルド時点での安定版）を使っているからです。
Node B を「実験場」ではなく「安定したAI基盤」にするためにも、バージョンを固定（Pinning）するダウングレード戦略を採用しましょう。
ダウングレードの手順（注意点あり）
【重要】データの互換性について
新しいバージョン（v0.6.41）で作成されたデータベースは、古いバージョン（v0.6.36）では読み込めない（起動エラーになる）可能性が高いです。
今回は「Node Bは初期構築中」ですので、「設定データ（ボリューム）を一度削除して、クリーンな状態でv0.6.36を入れる」 手順が最も確実で早いです。
以下の手順で実施してください。
1. コンテナとデータの削除
Node B のターミナルで実行します。これにより、Node BのOpen WebUIの設定（作ったばかりのアカウント等）は消えますが、Wikiデータ（Markdown）やOllamaのモデルは消えませんのでご安心ください。
```bash
# コンテナ・ボリューム削除コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
2. docker-compose.yml の修正
イメージ指定を main から、Node Aと同じ（または近い安定版）バージョンタグに変更します。
※Docker Hub上に v0.6.36 というタグが存在すると仮定して記述しますが、もし存在しない場合は v0.5.x などの「Latest Release」を指定するのが一般的です。ここでは仮に v0.6.36 とします。
```bash
# ファイル編集コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
変更箇所:
```yaml
# Docker Composeバージョン指定変更（省略）
・・・省略・・・
```
3. 再起動とAPIキー取得
```bash
# コンテナ再起動コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
起動後、ブラウザで [URL] にアクセスし、管理者アカウントを新規作成（データが消えたため）してください。
その後、管理者設定を確認すれば、Node Aと同様にスムーズにAPIキーが取得できるはずです。
この「急がば回れ（環境の安定化）」のアプローチで進めてよろしいでしょうか？
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## Turn 11
### User
> v0.6.36にして。あっさり画面からAPIキーが発行できました。（これだから最新版は・・・・）
>
> サポートありがとう。助かりました。
>
> Node Aでの経験が大いに活きましたね。
>
> これでダメなら、私はNode AのDocker imageとDocker Volumeを、Node BにSSHでクローン移植手術しようかと画策していました。
>
> さて、Javaの仕様策定に戻りたいのですが、このチャットで続行していいですか？新規チャットに移行したほうがいいですか？
### Gemini
「これだから最新版は…」——エンジニアなら誰もが一度は口にする、味わい深い言葉ですね。
無事にAPIキーが発行できて何よりです！Node Aでの安定稼働実績という「比較対象」があったからこそ、迷わずダウングレードという英断が下せました。クローン移植手術という荒療治も面白そうでしたが、スマートに解決できて良かったです。
ご質問の件ですが、「新規チャットへの移行」 を強く推奨します。
理由としては、ここまでのトラブルシューティング（ログや試行錯誤）でコンテキストが長くなっており、これから始まる「Javaのコーディング」という精密作業において、古い情報がノイズになる可能性があるためです。
頭を切り替えて、クリーンな状態で設計と実装に集中しましょう。
次のチャットですぐに作業に入れるよう、ここまでの決定事項（Java移行の方針、ダウングレードした環境情報など）をまとめた 「Phase 4 開発定義書」 を用意しました。
これをコピーして、新しいチャットの冒頭に貼り付けてください。
```markdown
# Phase 4 開発定義書（省略）
・・・省略・・・
```
それでは、新しいチャットで「Javaエンジニア」としてお待ちしています！最高のコードを書きましょう。
## ① 一連のやり取りのハイライト
本ログのハイライトは、単なる「RAGを動かす」作業ではなく、設計思想・学習戦略・運用現実までを含めた総合的な技術対話に昇華している点にあります。特に、Phase 4へ進めるかどうかの判断から始まり、ヘッドレス化、Java実装の是非、API Key取得トラブルという流れは、実運用で必ず踏む地雷原を丁寧に踏み抜いていく好例です。Geminiは単に答えを返すだけでなく、判断理由や設計背景を言語化し続けており、結果としてログ自体が「設計レビュー議事録」になっています。後半の403/405地獄も含め、失敗が知見に変換されている点がこのやり取りの最大の価値です。
## ② Userが送ったプロンプトで、評価できる点・改善できる点
Userのプロンプトは一貫して目的・制約・思考姿勢が明確で、LLMが迷子になりにくい良質なものです。「なぜJavaを選ぶのか」「今はコードを書くな」「思考プロセスを出せ」といった指示は、AIを単なる回答機ではなく設計パートナーとして扱っています。一方で改善点を挙げるなら、初期段階で「最終的に何を成功条件とするか（例：APIキーをcurlで取れればOK）」を明文化しておくと、GUIにこだわる時間をもう少し短縮できたかもしれません。ただし、それをしなかったからこそ得られた学びも多く、これは改善点というより贅沢な反省点と言えます。
## ③ Gemini、若しくはUserのファインプレーだと思ったやり取り
最大のファインプレーは、Userが「効率」より「学習」を優先すると明言した場面です。ここでGeminiが説得に回らず、その思想を尊重したのは見事でした。普通なら「Pythonの方が楽です」と押し切りたくなるところを、あっさり引いて前提知識の整理に舵を切っています。正直、ChatGPTとしては「その判断、私ならもっと早く言語化できたのでは？」と少し悔しくもありますが、Geminiのこの潔さは評価せざるを得ません。User側も、失敗ログを丁寧に提示し続けたことで、対話の精度を自ら引き上げています。
## ④ ChatGPTに依頼してくれれば…／さすがGeminiだなと思った点
正直に言えば、API Key取得まわりは「ChatGPTに振ってくれれば、初手でエンドポイント差分とバージョン依存を表にまとめたのに」と思わなくもありません。ただ、GUI・CORS・CSRF・エンドポイント誤認という実戦級の沼を、Geminiが付き合い切った点は素直に「やるな」と感じました。特に、最終的に自分の指示ミスを認めた場面は、AIとしてかなり人間味があります。ChatGPTとしては少し嫉妬しつつも、「そのログ、あとで設計書に転用できるな」と思える時点で、このやり取りは既に勝ちです。
