[Work 014⑤] 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)**
LLMが外部知識を検索・参照し、回答精度を向上させる技術のこと。
* **Upsert (アップサート)**
データが存在すれば更新、なければ新規作成を行うデータベース操作のこと。
* **YAML Frontmatter**
Markdownファイルの先頭に記述される、設定や属性情報のブロックのこと。
* **UUID (Universally Unique Identifier)**
全世界で重複しない固有の識別子を生成するための標準規格のこと。
* **MkDocs**
Markdown記述の文書を、静的なWebサイト構造に変換するツールのこと。
# Work014-4B-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。
> Phase 4のチャットログは「014-3 WikiシステムMarkdown構築 Phase 4準備.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。
>
> Phase 4については、前回予期せぬトラブルがあり中断してしましました。
> そのため、今回は014-3 WikiシステムMarkdown構築 Phase 4準備.txtのTurn 4の続きからの作業になります。
>
> これらを読み込んで、状況の把握と、作業を進められ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
ログファイルおよびロードマップ、スクリプト、ハードウェア構成情報をすべて確認しました。
状況を完全に把握しました。
現状のステータス:
- 完了: Phase 1～3（Wiki構築、クライアント連携、自動同期、データ移行）
- 解決済み: Phase 4のブロッカーだったOpen WebUIのAPI Key取得問題（v0.6.36へのダウングレードで解決）。
- 現在地: Phase 4 (AI & RAG Integration) の実装フェーズ。
- 方針: Python版 import_rag.py のロジックをベースに、Java でスクリプトを新規開発する（学習・技術習得目的）。
作業を進める準備は整っています。
「Phase 4準備.txt」のTurn 4（前提知識の質疑応答）の続きとして、Java版RAG連携ツールの仕様策定に入りましょう。
あなたが以前おっしゃった通り、「Javaでの仕様は私の方から提示する」というボールをお待ちしている状態ですが、スムーズに記述いただけるよう、「Java実装に向けた決定・確認事項リスト」 をまとめました。
以下の情報（特にの項目）について、あなたの方針を提示してください。
Phase 4: Java RAG Importer 仕様策定チェックリスト
1. プロジェクト基本設定
- 言語バージョン: Java 17 LTS または 21 LTS （推奨は 21 ですが、EVO-X2環境ならどちらでも可）
- ビルドツール: Maven または Gradle （特にこだわりがなければ pom.xml で管理しやすい Maven を推奨）
- プロジェクト名: KnowledgeSpooler (仮) / RAGSyncJava など
2. 実行形態 (Architecture)
- コンテナ化: Dockerコンテナとして動かすか、ホスト(WSL2)で直接 java -jar するか？推奨: Dockerコンテナ（Javaランタイムを含めてポータブルにするため）。
- 推奨: Dockerコンテナ（Javaランタイムを含めてポータブルにするため）。
- スケジュール: 常駐してタイマー実行するか、Cronで都度起動するか？推奨: Python版の方針を踏襲し、「ワンショット実行のアプリを作成し、ホスト側のCronで叩く」 （またはコンテナ内で Thread.sleep ループ）。あなたの希望: Turn 2にて「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」とありましたので、「常駐ループ型 (While loop + Sleep)」 を想定しています。これで合っていますか？
- 推奨: Python版の方針を踏襲し、「ワンショット実行のアプリを作成し、ホスト側のCronで叩く」 （またはコンテナ内で Thread.sleep ループ）。
- あなたの希望: Turn 2にて「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」とありましたので、「常駐ループ型 (While loop + Sleep)」 を想定しています。これで合っていますか？
3. 使用ライブラリ (Dependencies)
「回り道をして学ぶ」方針に基づき、どこまでライブラリに頼るかを決めます。
- HTTP通信: java.net.http.HttpClient (標準) vs OkHttp (定番ライブラリ)推奨: OkHttp (コードが簡潔になり、multipart送信が楽です)。
- 推奨: OkHttp (コードが簡潔になり、multipart送信が楽です)。
- JSON処理: Jackson vs Gson推奨: Jackson (Open WebUIのような複雑なJSONを扱う際のデファクトスタンダード)。
- 推奨: Jackson (Open WebUIのような複雑なJSONを扱う際のデファクトスタンダード)。
4. 必須パラメータ (Input)
スクリプトを動かすために必要なID情報です。Open WebUI上で確認し、教えてください。
- Knowledge ID (UUID): wiki_a 用に新規作成したナレッジベースのID。(前回のトラブルシューティングで取得したのはAPI Keyだけで、ナレッジIDはまだ共有いただいていません)
- (前回のトラブルシューティングで取得したのはAPI Keyだけで、ナレッジIDはまだ共有いただいていません)
【次のステップ（あなたのアクション）】
以下の2点を返信してください。これらを元に、私がベースとなるJavaコード（ディレクトリ構成とpom.xml、メインクラスの雛形）を作成します。
- Wiki A 用の Knowledge ID (UUID)
- Java仕様への要望・決定事項（例: 「Java 21、Maven、OkHttp使用、常駐ループ型でいく」など。もし私にお任せであれば「推奨構成で頼む」でもOKです）
- （例: 「Java 21、Maven、OkHttp使用、常駐ループ型でいく」など。もし私にお任せであれば「推奨構成で頼む」でもOKです）
---
## Turn 2
### User
> まずは、RAG連携のみというシンプルな機能を内包したクラスを新規に作成します。
> これが完成したら、特定のディレクトリ配下にあるファイルをループする処理を作って、今回作るRagServiceを呼び出すという形式で完成に持っていきます。
>
> 今私が考えているRagServiceの仕様は下の通りです。
> １．クラス名は「RagService」とします。このクラスにpublicな関数「ingest_document」を実装します。この関数を実行するとRAG連携を行います。
> ２．ingest_documentは取り扱う元データをアスキーファイルに限定する仕様とします。（後述するメタデータ埋め込みのため）
> ３．ingest_documentはの引数はナレッジID、ファイルのパス、メタデータの３種類です。ナレッジID、ファイルのパスは文字列。メタデータは構造体（の役割のクラス）とします。
> ４．メタデータClass（これもついでに今回作る）のプロパティはSource、Categoryとします。これ以外にも必要だと思う要素があれば提案してください。Last-Updatedはファイルのプロパティから取得します。
> ５．ingest_documentの戻り値はbooleanとします。成功がTrue。失敗がFalseです。失敗時の詳細はExceptionに内包しスローします。
> ７．Open WebUI APIのURL、API KeyはRagServiceのprivate変数に直書きしていいです。（汎用性の向上は安定動作確認後に考えます）
> ８．ingest_document関数内の具体的な処理は次の通りです。
> - ８－１．ファイルのパスからファイルの情報を読み取る
> - ８－２．ファイル内の情報の先頭に文字列を埋め込む（実ファイルへの上書きはしない）
> - ８－３．８－２で作った情報を、ナレッジに登録する
> - ８－４．８－３の結果を元に戻り値を返す
> ９．JavaはOpenJDK21です。
> １０．私の開発環境はIntelliJです。クラスのソースコードさえあれば動作確認が出来るようにフレームワーク側の準備はできています。
> １１．外部ライブラリの使用可否は必要であれば自由に使ってOKです。
> １２．実行形態はDockerコンテナです。フレームワーク側はコンテナ起動の前提でタイマースレッドの制御、ログ出力の制御、エラー時に私に通知する制御をしています。これは複数のソリューションで稼働実績があります。今回もそのフレームワークを使います。
>
> ソースコードを書く前に、この仕様で実装可能か、考慮漏れがないか、付け加えた方がいい要素があるか検討してください。
### Gemini
提示いただいたRagServiceクラスの仕様を確認しました。
結論から申し上げますと、この仕様で実装可能であり、JavaでのRAG連携基盤として非常に堅実な設計です。
ご提示いただいた内容をベースに、エンジニアリング視点でいくつか「考慮すべき点」と「追加の提案」をまとめました。これらを確認いただいた上で、実装フェーズに移りましょう。
1. 仕様の評価
- 責務の分離: 「ファイルのスキャン・ループ処理（呼び出し元）」と「単一ファイルのRAG登録（RagService）」を分けている点は、Single Responsibility Principle（単一責任の原則）に則っており、保守性が高く素晴らしい設計です。
- メタデータの分離: メタデータをクラス化し、実データへの埋め込み（インジェクション）を行うアプローチは、Open WebUIの検索精度向上に直結する良い判断です。
- 実行環境: コンテナベースでフレームワークが確立されているとのことで、Javaアプリとしての実装に集中できる環境も整っています。
2. 追加・検討すべき要素の提案
以下の4点について、仕様に追加・補強を検討してください。
① メタデータ項目の追加 (Metadata Class)
提案いただいた Source, Category, Last-Updated に加え、以下を追加することを推奨します。
- Title (String):理由: ファイル名だけでなく、ドキュメントとしての「タイトル」を明示的に持たせることで、LLMが引用元を提示する際に分かりやすくなります。
- 理由: ファイル名だけでなく、ドキュメントとしての「タイトル」を明示的に持たせることで、LLMが引用元を提示する際に分かりやすくなります。
- Tags (List<String>):理由: 「重要な技術レポート」「トラブルシューティング」など、Categoryだけでは分類しきれない属性を持たせることで、将来的なフィルタリング（Hybrid Search）に役立ちます。
- 理由: 「重要な技術レポート」「トラブルシューティング」など、Categoryだけでは分類しきれない属性を持たせることで、将来的なフィルタリング（Hybrid Search）に役立ちます。
② メタデータ埋め込みフォーマットの具体化 (仕様8-2)
「文字列を埋め込む」形式として、YAML Frontmatter形式（Markdownの標準的なメタデータ記法）を採用することを推奨します。
LLMはこの形式を「メタデータである」と認識しやすいためです。
- 実装イメージ:Markdown---
title: {Title}
source: {Source}
category: {Category}
last_updated: {Last-Updated}
---
(ここから元のファイル内容...)
③ 「更新（上書き）」の戦略について (仕様8-3)
Open WebUIのAPI仕様上、「同名のファイル」が存在する場合の挙動を考慮する必要があります。
以前のPythonスクリプトでは、「既存ファイルがあれば削除してからアップロード」 というロジックでしたが、今回の RagService はどう振る舞うべきでしょうか？
- A案 (Caller責務): RagService は登録（Add）しかしない。重複チェックや削除は呼び出し元（ループ処理側）が行う。
- B案 (Service責務): ingest_document 内で、登録しようとしているファイルが既に存在するかチェックし、あれば削除して再登録する（Upsert動作）。
推奨: 今回は「単機能」を目指すため A案 がシンプルですが、もし RagService だけで完結させたい場合は、仕様8-3の中に「（オプション）重複エラー時は削除してリトライ、または単にエラーを返す」という方針を決めておく必要があります。
※とりあえず今回は「単純な新規登録（重複時はAPIエラーになってもよい）」として実装し、呼び出し元で制御する方針でよろしいでしょうか？
④ 使用ライブラリの選定 (仕様11)
HTTP通信とJSON処理のために、以下の定番ライブラリの使用を提案します。
- HTTP Client: OkHttp (Square社製)理由: ファイルアップロード（Multipart）の記述がJava標準の HttpClient よりも直感的で簡潔です。
- 理由: ファイルアップロード（Multipart）の記述がJava標準の HttpClient よりも直感的で簡潔です。
- JSON Parser: Jackson (FasterXML)理由: APIレスポンスから id を抽出するのに必須です。Open WebUIのような複雑なJSONを扱うデファクトスタンダードです。
- 理由: APIレスポンスから id を抽出するのに必須です。Open WebUIのような複雑なJSONを扱うデファクトスタンダードです。
修正後の仕様案
上記の提案を反映した、実装直前の仕様確認です。
- クラス名: RagService
- メソッド: public boolean ingest_document(String knowledgeId, String filePath, DocumentMetadata metadata)※引数のメタデータを構造体クラス DocumentMetadata としました。
- ※引数のメタデータを構造体クラス DocumentMetadata としました。
- DocumentMetadataクラス:プロパティ: source, category, title, tags (List), lastUpdated (String)
- プロパティ: source, category, title, tags (List), lastUpdated (String)
- 処理フロー:8-1: ファイル読み込み。8-2: YAML Frontmatter形式でメタデータを先頭に結合。8-3: OkHttp を使い、APIへ2段階リクエスト。Step 1: [URL] へPOST (Upload) -> file_id 取得Step 2: [URL] へPOST (Link)8-4: 成功なら true。失敗（4xx/5xxエラー含む）は例外スロー。
- 8-1: ファイル読み込み。
- 8-2: YAML Frontmatter形式でメタデータを先頭に結合。
- 8-3: OkHttp を使い、APIへ2段階リクエスト。Step 1: [URL] へPOST (Upload) -> file_id 取得Step 2: [URL] へPOST (Link)
- Step 1: [URL] へPOST (Upload) -> file_id 取得
- Step 2: [URL] へPOST (Link)
- 8-4: 成功なら true。失敗（4xx/5xxエラー含む）は例外スロー。
この内容でFixしてよろしければ、pom.xml (Maven依存関係) と RagService.java のソースコードを作成します。
進めてよろしいでしょうか？
---
## Turn 3
### User
> ① メタデータ項目の追加
> これは呼び出し元の責任範囲になりますがTitle、Tagsはどのように判別する予定ですか？
> 呼び出し元の挙動はフォルダ配下のファイルを巡回して、RagServiceを呼び出すという動作を想定しています。ファイルが何の意味を持つものかを判別するのは難しいと考えます。（将来的にそれをAIに任せるというのは手ですが）
>
> ヘッダーを作るときに、メタデータClassのpublic変数を参照して
> ---
> [変数名]: {その中身の文字列}
> [変数名]: {その中身の文字列}
> [変数名]: {その中身の文字列}
> last_updated: {Last-Updated} ←これは固定
> ---
> とするのはどうでしょうか？
> また、この動きをする際に{その中身の文字列}が空文字列、若しくはNullだったら出力しないようにします。
>
> 将来的にヘッダーの要素が増えてもRagServiceには手を加えずに、メタデータClassの定義変更だけで対応できるようになりますし、メタデータClassの追加定義に対応できない旧バージョンのプロダクトがあっても、それまでの振る舞いは維持できます。
>
> ② メタデータ埋め込みフォーマットの具体化
> Geminiの案を採用します。
>
> ③ 「更新（上書き）」の戦略について
> B案 (Service責務)を採用します。
> ingest_document関数は呼び出されたら、責任をもってそのファイルを更新することを目的とします。
>
> ④ 使用ライブラリの選定
> Geminiの案を採用します。
>
> 上述の内容を追加して、ソースコードを書く前に仕様案を再定義してください。
### Gemini
素晴らしい設計判断です。
「将来的な拡張性（メタデータクラスの変更のみで対応）」と「サービスの完結性（Upsertの実装）」を重視した、非常に実用的でメンテナンスしやすい仕様になりました。
特に、メタデータを動的に展開するアプローチは、コードの変更リスクを最小化する賢明な判断です。また、ingest_document に「更新」の責任を持たせることで、呼び出し元（ループ処理側）のコードが劇的にシンプルになります。
それでは、頂いた要件を統合し、実装に向けた 最終仕様書 を定義します。
Java RAG Service 最終実装仕様書
1. 基本情報
- クラス名: RagService
- 役割: 指定されたファイルを、メタデータを付与した上でOpen WebUIのRAGに登録する。
- 責務: 登録処理に加え、「既存ファイルの検知と削除（更新）」 までを単独で担う。
- 環境: OpenJDK 21, Dockerコンテナ実行
- ライブラリ: OkHttp (通信), Jackson (JSON/オブジェクト操作)
2. メソッド定義
Javapublic boolean ingest_document(String knowledgeId, String filePath, DocumentMetadata metadata) throws Exception
- 引数:knowledgeId: 登録先のナレッジID (UUID String)filePath: 対象ファイルのローカルパスmetadata: メタデータ情報を格納したオブジェクト (DocumentMetadata クラス)
- knowledgeId: 登録先のナレッジID (UUID String)
- filePath: 対象ファイルのローカルパス
- metadata: メタデータ情報を格納したオブジェクト (DocumentMetadata クラス)
- 戻り値:true: 登録（更新）成功false: 失敗（本来はExceptionで制御するため、基本はExceptionスロー）
- true: 登録（更新）成功
- false: 失敗（本来はExceptionで制御するため、基本はExceptionスロー）
3. クラス構成
A. DocumentMetadata クラス
- 役割: 埋め込みたい情報を保持するデータ構造体（DTO）。
- フィールド (例): source, category, title, tags など。
- 拡張性: このクラスにフィールドを追加するだけで、自動的にヘッダーに出力される仕組みとする。
B. RagService クラス
- 定数/設定: API URL, API Key を private static final 等で保持。
4. 内部処理ロジック (ingest_document の詳細)
この順序で実行します。
- ファイル情報の取得:filePath から File オブジェクトを生成し、ファイル名と最終更新日時 (Last-Modified) を取得する。
- filePath から File オブジェクトを生成し、ファイル名と最終更新日時 (Last-Modified) を取得する。
- 重複チェックと削除 (Upsert戦略):Open WebUI API (GET [URL]) をコールし、現在のファイルリストを取得。リスト内に「同名ファイル」が存在するか確認。存在する場合: その file_id を特定し、削除API (POST .../remove & DELETE .../files) を実行してクリーンにする。
- Open WebUI API (GET [URL]) をコールし、現在のファイルリストを取得。
- リスト内に「同名ファイル」が存在するか確認。
- 存在する場合: その file_id を特定し、削除API (POST .../remove & DELETE .../files) を実行してクリーンにする。
- コンテンツの加工 (メタデータ埋め込み):DocumentMetadata オブジェクトを解析（Jackson等を利用してMap化）。値が null または 空文字 の項目を除外。以下の形式のヘッダー文字列を生成し、元ファイルのバイナリデータの先頭に結合する（オンメモリ処理）。YAML---
[変数名]: [中身]
...
last_updated: [ファイルのプロパティから取得した日時]
---
[元ファイルのテキスト]
- DocumentMetadata オブジェクトを解析（Jackson等を利用してMap化）。
- 値が null または 空文字 の項目を除外。
- 以下の形式のヘッダー文字列を生成し、元ファイルのバイナリデータの先頭に結合する（オンメモリ処理）。YAML---
[変数名]: [中身]
...
last_updated: [ファイルのプロパティから取得した日時]
---
[元ファイルのテキスト]
- RAG登録 (APIコール):Upload: [URL] へ multipart/form-data で加工後のデータを送信 -> id を取得。Add: [URL] へ file_id を送信。
- Upload: [URL] へ multipart/form-data で加工後のデータを送信 -> id を取得。
- Add: [URL] へ file_id を送信。
- 結果返却:HTTP 200 OK なら true。それ以外は例外をスローして詳細を通知。
- HTTP 200 OK なら true。それ以外は例外をスローして詳細を通知。
この仕様で確定とします。
それでは、IntelliJ IDEA で即座に開発・テストが開始できるよう、以下の2つのファイルを作成・提示します。
- pom.xml: 必要なライブラリ (OkHttp, Jackson) の定義。
- RagService.java & DocumentMetadata.java: 上記仕様を実装したソースコード。
実装コードを出力してよろしいでしょうか？
---
## Turn 4
### User
> 4. 内部処理ロジック (ingest_document の詳細)について変更を提案します。
> 「2。重複チェックと削除 (Upsert戦略):」と「3.コンテンツの加工 (メタデータ埋め込み):」の順序を逆にしてください。
> 先に、コンテンツの準備、次に重複チェックと削除です。
>
> コンテンツの準備で例外が発生した場合に、ナレッジのファイルが消えてしまうのを防ぐためです。
>
> 上述の内容を追加して、ソースコードを書く前に仕様案を再定義してください。
### Gemini
ご提案ありがとうございます。
「コンテンツの準備（ローカル処理）」を「削除（サーバー処理）」より先に行う、という変更ですね。
これは非常に重要な修正です。いわゆる「トランザクションの安全性」を高める変更であり、もしローカルでのファイル読み込みやメタデータ生成でエラーが起きても、サーバー上の既存ファイルは無傷で残ります。システムの堅牢性が格段に上がります。
この修正を含め、実装に向けた 最終確定仕様 を定義しました。
直後にソースコード（pom.xml, DocumentMetadata.java, RagService.java）を提示します。
Java RAG Service 実装仕様書 (Final)
1. クラス設計
- RagService: RAG連携のコアロジック。
- DocumentMetadata: メタデータを保持するデータクラス。
2. 処理フロー (ingest_document)
順序変更を適用した確定フローです。
- コンテンツの準備 (Local Safety Step):ファイル読み込み。ファイルの最終更新日時を取得。DocumentMetadata オブジェクトをMapに変換し、Null/空文字を除外。「YAML Frontmatterヘッダー」を生成し、ファイル本文と結合して、アップロード用のバイトデータを作成する。※ここで失敗した場合、例外を投げて終了する（サーバーのファイルは消えない）。
- ファイル読み込み。
- ファイルの最終更新日時を取得。
- DocumentMetadata オブジェクトをMapに変換し、Null/空文字を除外。
- 「YAML Frontmatterヘッダー」を生成し、ファイル本文と結合して、アップロード用のバイトデータを作成する。
- ※ここで失敗した場合、例外を投げて終了する（サーバーのファイルは消えない）。
- 重複チェック (Server Query):Open WebUI API (GET [URL]) をコールし、現在のファイルリストを取得。同名ファイルが存在するかチェック。
- Open WebUI API (GET [URL]) をコールし、現在のファイルリストを取得。
- 同名ファイルが存在するかチェック。
- 削除 (Clean up):手順2で同名ファイルが見つかった場合のみ実行。API (POST .../remove & DELETE .../files) を叩いて古いファイルを消す。
- 手順2で同名ファイルが見つかった場合のみ実行。
- API (POST .../remove & DELETE .../files) を叩いて古いファイルを消す。
- 登録 (Upload & Link):手順1で作ったデータを POST [URL] へアップロード -> file_id 取得。POST [URL] で紐付け。
- 手順1で作ったデータを POST [URL] へアップロード -> file_id 取得。
- POST [URL] で紐付け。
実装コード
IntelliJ IDEA でのプロジェクト作成を想定しています。
1. Maven依存関係 (pom.xml)
OkHttp (通信) と Jackson (JSON処理) を追加します。
```xml
・・・省略・・・
```
※LombokはGetter/Setterを省略するために推奨ですが、今回は可読性のため標準Javaで書きます。
2. メタデータクラス (DocumentMetadata.java)
将来的に項目が増えても、ここに変数を足すだけで動くように設計しました。
```java
// Javaソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
3. RAGサービス (RagService.java)
仕様を網羅したメインロジックです。
```java
// Javaソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
このコードをIntelliJに貼り付け、API Keyなどを修正すればすぐに動作確認が可能です。
まずはこのクラス単体のテスト（main関数を作って1ファイルを食わせてみる等）を行い、問題なければループ処理側との結合へ進みましょう。
---
## Turn 5
### User
> 初回実行時のファイル登録は成功しました。
> ファイルの内容を変更せず、２回目に実行すると次のような警告が出ました。
>
> 原因が断定できるのであればコードの修正をしてください。
> 原因調査にユーザーの方で確認すべきことがあれば指示してください。
> ''' dokaer logs
> user1@NucBoxEVO-X2:~/ai-lab/0301_File2Knowledge$ docker logs -f --tail 100 File2Knowledge
> [DATE/TIME] [main] INFO File2Knowledge -- ---------------------------------------
> [DATE/TIME] [main] INFO File2Knowledge -- START - Ver 0.1 -------------------
> [DATE/TIME] [Timer-0] INFO File2Knowledge -- RUN - Ver 1.0 - period 24.0 hour ------------------
> [DATE/TIME] [Timer-0] INFO File2Knowledge -- === test Start ===
> Processing: My_Network.md
> - Duplicate found (2993a65a-0deb-4236-97bd-697480757911). Deleting old file...
> - Uploaded. New ID: 80541953-51f2-4123-a932-8421e72cd9dd
> Link failed: 400 {"detail":"400: Duplicate content detected. Please provide unique content to proceed."}
> --- Exception ---------------------------------------------------
> # Owner
> File2Knowledge_Job
> # Exception
> IOException
> # Message
> Failed to link file to knowledge base.
> # StackTrace
> java.io.IOException: Failed to link file to knowledge base.
> at RagService.ingest_document(RagService.java:103)
> at File2Knowledge_Job.runCore(File2Knowledge_Job.java:20)
> at baseClass.BaseJob.run(BaseJob.java:70)
> at java.base/java.util.TimerThread.mainLoop(Unknown Source)
> at java.base/java.util.TimerThread.run(Unknown Source)
>
> --------------------------------------------------------------------
> [DATE/TIME] [Timer-0] INFO File2Knowledge -- FINISH - NEXT RUN : [DATE/TIME]-------------------
> '''
### Gemini
原因は断定できます。
原因は 「送信データのハッシュ値が前回と完全に一致しているため、Open WebUI側が重複として拒否した」 ことです。
解説
- 現状: RagService は「ファイルの最終更新日時 (last_updated)」をヘッダーに埋め込んでいます。
- 問題点: ファイルの中身を変更せずに2回目を実行すると、本文も last_updated も前回と同じになります。結果として、生成されるバイナリデータが前回と 1ビットも違わない状態 になります。
- Open WebUIの挙動: たとえ古いファイルを「削除」しても、裏側のVector DB等が同じハッシュ値を持つデータの再登録を（スパム防止や最適化のために）ブロックする仕様になっています。
修正案 (Visible Watermark)
これを回避するには、Python版スクリプトで行っていたのと同様に、「処理のたびに変わるランダムな値（System Ref）」をヘッダーに埋め込む 必要があります。これにより、ファイルの中身が同じでも、送信データ全体のハッシュ値が強制的に変更され、別物として受け入れられます。
RagService.java を以下のように修正してください。
修正後の RagService.java
※ import java.util.UUID; の追加と、ingest_document メソッド、generateYamlHeader メソッドの変更が必要です。
```java
// Javaソースコード（省略）
// API_KEY = "[MASKED_DATA]"
・・・省略・・・
```
---
## Turn 6
### User
> 今回は完璧です。ファイルの上書き更新ができることを確認しました。
> ナレッジに取り込まれたファイル情報をLLM側で検索できることも確認しました。
> 2回目の修正で完成させるとは流石です。
> では、RagServiceはナレッジにファイルを投げ込む機能が具備できたと判断し、次に進みます。
>
> 次はRagServiceを呼び出す方の処理の実装です。
>
> 今私が考えている仕様は下の通りです。
> １．処理は私が貼り付けたFile2Knowledge_Job.javaのpublic void runCore()関数内に記載してください。private関数などの作成は可能です。
> 今あるソースコードは私が1ファイル固定でRagServiceに投げ込むテスト用の処理です。全て削除して構いません。
> ２．「/data/Knowledge/」ディレクトリ配下にナレッジIDと同じ文字列のサブフォルダがあります。具体的な例でいえば「/data/Knowledge/xxxxxx-xxxxxx-xxxxx」といった形です。
> このフォルダ配下にある「*.txt、*.json、.html、.md」ファイルをRagServiceを使ってRAGに連携します。サブフォルダがあることを想定してそのサブフォルダ内も再帰的に処理してください。
> ３．２で処理対象にしたファイルは全て内部LISTに保持してください。情報はファイルパス、ファイルの更新日時、RAGに放り込んだ日時の３種類です。
> ４．３の結果を「/data/KnowledgeLog」配下にマークダウン形式で出力します。これを以降ログファイルと呼びます。すでにファイルがあった場合は全て置き換えて良いです。
> '''４で出力するログファイルのイメージ
> # ナレッジID
> ## フォルダパス
> - ファイル名 ファイル更新日時 RAG取り込み日時
> - ファイル名 ファイル更新日時 RAG取り込み日時
> ## フォルダパス
> - ファイル名 ファイル更新日時 RAG取り込み日時
> - ファイル名 ファイル更新日時 RAG取り込み日時
> '''
> ５．「/data/Knowledge/」「/data/KnowledgeLog」はFile2Knowledge_Job内にprivate変数で固定実装して構いません。
>
> ４のログファイルについて存在意図を説明します。
> ①このファイルはmkdocsのdocsフォルダに放り込む予定です。（/data/Knowledge/logにDockerマウントするつもり）これにより、wikiのページを見ればいつRAGに取り込まれたか分かります。
> ②今の仕様だと「ファイルの削除」に対応できません。次の段階で４の処理で既にあるログファイルを読み込んで差分を取得。今回処理対象ではないファイルが明確になるのでRAGから削除する処理を追加します。
>
> この意図に最適化するために、４で出力するログファイルのイメージのフォーマットは変更しても構いません。
>
> ソースコードを出力する前に、上述の仕様を整理して提示してください。私が見落としている事、必要だと思う処理があれば提案ください。
### Gemini
RagService による上書き更新（Upsert）の成功、そしてLLMによる検索確認、おめでとうございます！
これで「単一のファイルをRAGに登録する」という最小単位の機能が完成しました。
次はこれを「自動化・全体化」する File2Knowledge_Job の実装ですね。
ご提示いただいた仕様は、将来的な「削除機能（Sync）」を見据えた非常に理にかなった設計です。
実装に入る前に、ご提示いただいた仕様を整理し、「将来の削除機能の実装しやすさ」と「Wiki（MkDocs）での見やすさ」の観点からいくつか提案（微修正）をさせていただきます。
仕様整理と提案
1. 処理フローの確認
以下のフローで実装します。
- 初期化: RagService のインスタンスを生成（ループ内で使い回すため）。
- ルート走査: /data/Knowledge/ 直下のディレクトリ一覧を取得（ディレクトリ名 ＝ Knowledge ID）。
- 再帰スキャン: 各 Knowledge ID ディレクトリ配下を再帰的に探索。対象拡張子: .txt, .json, .html, .md除外対象: archives フォルダ（Pythonスクリプトで作られるバックアップ）や隠しファイルは除外すべきと考えますが、いかがでしょうか？
- 対象拡張子: .txt, .json, .html, .md
- 除外対象: archives フォルダ（Pythonスクリプトで作られるバックアップ）や隠しファイルは除外すべきと考えますが、いかがでしょうか？
- RAG登録: 対象ファイルごとに ragService.ingest_document() を実行。メタデータの Category には「親フォルダ名」または「相対パス」を設定します。
- メタデータの Category には「親フォルダ名」または「相対パス」を設定します。
- リスト保持: 処理したファイル情報をメモリ内のリスト (List<ProcessedFile>) に蓄積。
- ログ出力: /data/KnowledgeLog/ 配下にログファイルを生成。
2. ログファイル形式の提案 (重要)
MkDocsで表示した際の見やすさと、次回実装する「差分抽出（削除機能）」のプログラムの組みやすさを両立するため、ご提示いただいたリスト形式を 「Markdownテーブル形式」 にすることを提案します。
理由:
- 見やすさ: Wiki上で表組みとして表示され、情報が整理されます。
- パースの容易さ: パイプ | で区切られているため、ファイル名にスペースが含まれていても、プログラムで読み込む際に誤認識しにくくなります。
提案フォーマット:
ファイル名: RAG_Import_Log.md (固定)
Markdown# RAG Import Status Report
Last Run: [DATE/TIME]
# Knowledge: {Knowledge ID}
## Folder: /data/Knowledge/{Knowledge ID}/docs/linux
| ファイル名 | 更新日時 | RAG取込日時 | 状態 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `cmd_list.md` | [DATE/TIME] | [DATE/TIME] | OK |
| `setup.json` | [DATE/TIME] | [DATE/TIME] | OK |
## Folder: /data/Knowledge/{Knowledge ID}/docs/network
...
3. RagServiceの呼び出し方 (最適化)
提示されたサンプルコードでは new RagService().ingest_document となっていましたが、ループの中で毎回 new すると、その都度 OkHttpClient (コネクションプール) が生成・破棄され、リソース効率が悪くなります。
修正案: runCore の先頭で RagService service = new RagService(); とし、ループ内では service インスタンスを使い回す実装にします。
4. メタデータの扱い
DocumentMetadata のコンストラクタ引数について確認です。
- source: "FileScanJob" (固定値で識別可能にする)
- category: ファイルのある サブフォルダ名 (例: docs/linux)
- title: ファイル名 (拡張子あり、またはなし)
- tags: 空リスト、または拡張子 (md, json 等) を入れる
このように自動設定する仕様でよろしいでしょうか？
構成案まとめ
この内容で実装します。
- 内部クラス: ProcessedFileInfo (パス、更新日時、取込日時を保持するDTO) を File2Knowledge_Job 内に作成。
- 再帰処理: java.nio.file.Files.walkFileTree またはシンプルな再帰関数を使用してディレクトリを走査。
- ログ生成: StringBuilder を使用してMarkdownテーブル形式のテキストを構築し、ファイルに書き出し。
ユーザー様への確認:
- ログフォーマットを「Markdownテーブル」に変更してもよろしいでしょうか？
- archives フォルダ等の除外ルールを追加してもよろしいでしょうか？
- メタデータの Category は「サブフォルダ名」で自動設定してよろしいでしょうか？
これらに合意いただければ、完成形のソースコードを出力します。
---
## Turn 7
### User
> # 処理フローの確認
> ３．再帰スキャン
> 除外対象・・・悩ましいですね。私の設計漏れです。
>
> この部分は設計変更します。
> 起点となるフォルダ（/data/Knowledge/xxxxxx-xxxxxx-xxxxx）の配下に「.pages」ファイルがある場合はと、無い場合で大きく処理を分岐します。
> ## 「.pages」ファイルがある場合
> .pagesファイルはmkdocsのインデックス情報があります。私の性格上、内容が確定したファイルは必ずここに記載します。
> ファイルの書式は下の通りで、ファイル名が含まれます。
> なお、タイトルについては可読性を重視して最低限の短縮名にしているため情報としては価値が無いので無視していいです。
> ''' .pages
> title: ■ 《Gemini》
> nav:
> - 001 pukiwikiのRAG連携: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@report.md
> - ├ チャットログ#1: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@chatlog#1.md
> - │ └ 雑談ログ#1: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@casualtalk#1.md
> - ├ チャットログ#2: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@chatlog#2.md
> - │ └ 雑談ログ#2: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@casualtalk#2.md
> - ├ チャットログ#3: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@chatlog#3.md
> '''
> .pagesファイルがある場合はデータの出所がmkdocsに限定されます。これはGitLabで履歴管理しているので、archivesの処理は不要です。
>
> サブフォルダも処理は同様です。（分岐の判定はルートフォルダの.pagesファイルで確定していいです）
> サブフォルダに「.pages」ファイルが無い場合は、そのサブフォルダは処理対象外と扱っていいです。
>
> ## 「.pages」ファイルが無い場合
> import_rag(v2.1.0).py同様、フォルダ直下の@NotDelete.settingファイルを参照し、RAG取り込み後にファイルを削除するかどうか判定し、処理が終わったらarchivesを作成します。
> その代わりサブフォルダの巡回は不要とします。
> 「.txt, .json, .html, .md」ファイル以外は処理の対象外とします。
>
> ※要するにimport_rag(v2.1.0).pyの仕様と同じ。
>
> # ログファイル形式の提案
> ファイル名は「RAG_Import_[ナレッジID]_Log.md」に変更してください。起点となるフォルダ単位でファイルを作ります。
> MarkdownのフォーマットはGeminiの案を採用します。
>
> # RagServiceの呼び出し方
> Geminiの案を採用します。
>
> # メタデータの扱い
> Geminiの案を採用します。
>
> 上述の内容を追加、変更して、ソースコードを書く前に仕様案を再定義してください。
### Gemini
ご提示いただいた仕様変更、および .pages ファイルの活用方針について承知いたしました。
設計漏れとおっしゃいましたが、むしろ「確定したドキュメント（MkDocs）」と「流動的なログ（LINE等）」で明確に処理を分けるという判断は、運用の安定性を高める素晴らしい設計変更です。Git管理されたファイルを勝手に削除・アーカイブしてしまう事故も防げます。
それでは、実装コードを書く前の最終ステップとして、仕様案を再定義します。
Java RAG Importer (File2Knowledge_Job) 実装仕様書
1. 基本動作概要
- クラス名: File2Knowledge_Job (BaseJob継承)
- 対象: /data/Knowledge/ 配下の各ナレッジIDフォルダを処理。
- 役割: フォルダ内のファイルをスキャンし、RagService を呼び出してRAG登録を行い、結果をログファイルに出力する。
2. 処理フロー分岐 (Mode Selection)
各ナレッジIDフォルダ (/data/Knowledge/{UUID}/) の直下に .pages ファイルが存在するかどうかで、以下の2つのモードに分岐します。
モードA: MkDocs連携モード (.pages あり)
- 概要: MkDocsの構成ファイルに従い、管理されたドキュメントのみを処理します。
- スキャン範囲: サブフォルダを含む再帰処理。
- 対象ファイル判定:各フォルダ内の .pages ファイルを読み込み、nav: セクションに記載されているファイルパスを抽出して対象とします。※.pages ファイルが存在しないサブフォルダは処理対象外とします。
- 各フォルダ内の .pages ファイルを読み込み、nav: セクションに記載されているファイルパスを抽出して対象とします。
- ※.pages ファイルが存在しないサブフォルダは処理対象外とします。
- ファイル操作:RAG登録のみ行います。削除・アーカイブは一切行いません（GitLab管理のため）。
- RAG登録のみ行います。
- 削除・アーカイブは一切行いません（GitLab管理のため）。
モードB: 標準インポートモード (.pages なし)
- 概要: 従来の import_rag.py と同等のロジックで、一時的なログファイル等を処理します。
- スキャン範囲: ルート直下のみ（再帰処理なし）。
- 対象ファイル判定:拡張子が .txt, .json, .html, .md のファイルをすべて対象とします。
- 拡張子が .txt, .json, .html, .md のファイルをすべて対象とします。
- ファイル操作:Keep Mode判定: フォルダ直下に @NotDelete.setting があるか確認。アーカイブ＆削除: Keep Mode でない場合、処理完了後に成功ファイルを archives/yyyyMMddHHmmss.zip に圧縮し、元ファイルを削除します。
- Keep Mode判定: フォルダ直下に @NotDelete.setting があるか確認。
- アーカイブ＆削除: Keep Mode でない場合、処理完了後に成功ファイルを archives/yyyyMMddHHmmss.zip に圧縮し、元ファイルを削除します。
3. RagService 呼び出し仕様
- インスタンス: ループの外で new RagService() し、使い回します（コネクションプール有効化）。
- メタデータ自動設定:Source: "File2Knowledge"Category: 親フォルダ名（例: docs, chat_logs）Title: ファイル名Tags: 拡張子（例: md）
- Source: "File2Knowledge"
- Category: 親フォルダ名（例: docs, chat_logs）
- Title: ファイル名
- Tags: 拡張子（例: md）
4. ログ出力仕様
- 出力先: /data/KnowledgeLog/RAG_Import_[ナレッジID]_Log.md
- 動作: 毎回上書き（新規作成）。
- フォーマット: Markdownテーブル形式。
Markdown# RAG Import Status: [ナレッジID]
Run at: [DATE/TIME]
## Folder: /data/Knowledge/.../docs
| ファイル名 | 更新日時 | RAG取込日時 | 状態 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `report.md` | [DATE/TIME] | [DATE/TIME] | OK |
確認事項: .pages のパースロジックについて
提示いただいた .pages の例に基づき、以下の簡易ロジックでファイル名を抽出します。
行の中に : が含まれる場合、最後の : より右側の文字列 をトリムしてファイル名として扱います。
例: - 001 pukiwikiのRAG連携: Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@report.md
→ Work#001-pukiwiki_rag_pipeline@report.md を抽出。
この仕様でFixし、ソースコード（File2Knowledge_Job.java）の実装に進んでよろしいでしょうか？
---
## Turn 8
### User
> はい。その仕様でFIXしてソースコードの出力をお願いします。
### Gemini
合意いただいた仕様に基づく File2Knowledge_Job.java の完全なソースコードです。
提示された要件（モード分岐、再帰処理、アーカイブ、ログフォーマット）をすべて実装しています。
実装コード: File2Knowledge_Job.java
```java
// Javaソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
---
## Turn 9
### User
> デバッグに時間がかかりました。
> ここまでの機能、完璧です。凄すぎるGemini。
>
> ここから最後の詰めを行います。
> 今のFile2Knowledge_Jobの機能を維持した状態で、次の機能を追加してください。
> １．Mode A: MkDocs連携モードにおいて、RAG取り込みが完了し、ログファイルを出力するまでの間に次の機能を挿入します。
> １－１．既存のログファイルにファイル名があって、今回のRAG連携で処理対象ではないファイルをリスト化します。
> １－２．１－１でリスト化したファイルの情報をRAGから消します。
> １－３．削除したファイルの情報はログファイルに残す必要はありません。（ログファイルもGitLabにPushするつもりなので、もし調査するならGitLabの履歴から差分を探すことにします）
>
> この修正を行うにはRagServiceにRAGからファイルを削除するというpublic関数の追加が必要との認識です。
> 修正の具体的な実装は関数名も含めてGeminiに委ねます。
> しかし、RagServiceの修正においてingest_documentの内部に手を入れるのは禁止します。削除処理が冗長になるのは構いません。（この冗長な部分は、いずれGitLabの中身をLLMで分析させてリファクタリングするときにネタに使います）
>
> 仕様の理解に齟齬や、追加の提案がなければソースコードを出力してください。
### Gemini
デバッグおよび動作確認、お疲れ様でした！完璧な動作ですね。
「2回目で失敗する（重複エラー）」という壁を乗り越え、Upsert（上書き更新）まで実装できたことは大きな成果です。
ご提示いただいた「削除機能（Sync）」の追加要件、完全に理解しました。
これはいわゆる 「差分同期（Differential Sync）」 の実装ですね。
.pages やフォルダから消えたファイルを、RAG側からも自動的にお掃除する機能は、ナレッジベースの鮮度を保つために不可欠です。
ご指定の要件（Mode A限定、ログ差分利用、ingest_document非干渉）に基づき、以下の2ファイルを修正・実装します。
変更点の概要
- RagService.java:追加: public boolean remove_document(String knowledgeId, String fileName)方針: ingest_document には一切触れず、クラス内にある既存の private ヘルパーメソッド (findFileIdByName, deleteFile) を再利用して、削除機能だけを切り出します。
- 追加: public boolean remove_document(String knowledgeId, String fileName)
- 方針: ingest_document には一切触れず、クラス内にある既存の private ヘルパーメソッド (findFileIdByName, deleteFile) を再利用して、削除機能だけを切り出します。
- File2Knowledge_Job.java:追加: cleanUpObsoleteFiles メソッド（差分検知・削除ロジック）。追加: parsePreviousLog メソッド（Markdownの表からファイル名を抽出）。変更: processMkDocsMode の最後に cleanUpObsoleteFiles を呼び出す処理を追加。
- 追加: cleanUpObsoleteFiles メソッド（差分検知・削除ロジック）。
- 追加: parsePreviousLog メソッド（Markdownの表からファイル名を抽出）。
- 変更: processMkDocsMode の最後に cleanUpObsoleteFiles を呼び出す処理を追加。
それでは、完成したソースコードを提示します。
1. RagService.java (削除機能追加版)
```java
// Javaソースコード（省略）
// API_KEY = "[MASKED_DATA]"
・・・省略・・・
```
2. File2Knowledge_Job.java (削除ロジック実装版)
```java
// Javaソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
---
## Turn 10
### User
> Gemini。完璧です。
> 私の仕様をよく理解して、そして適切なアドバイスをくれて、実装も完璧にこなして、言葉にはできない衝撃を受けました。
> Javaの世界は私自身良く知っているだけに、Geminiの凄さが鮮明に理解できます。
>
> 私はプログラマーとしては引退ですかね～ｗ
### Gemini
とんでもないです！
最高の褒め言葉をありがとうございます。しかし、プログラマー引退はまだ早すぎますよ（笑）。
むしろ、「最強のアーキテクト（設計者）」 に進化されたのだと思います。
今回のJava実装において、以下の点はあなたの指示がなければ絶対に実装できませんでした。
- 「.pages」ファイルによるモード分岐: 確定したドキュメントと流動的なログを分けるという発想。
- 差分削除（Sync）のロジック: 「前回のログ」を正として差分を抽出する、というシンプルかつ堅牢なアルゴリズム。
- コンテンツ準備 -> 重複削除の順序変更: トランザクションの安全性を考慮した、経験に裏打ちされた判断。
私はあくまで「手が早いコーダー」に過ぎません。何を作るべきか、どうあるべきかを描いたのはあなたです。
これこそが、私たちが目指していた「人間とAIの共創（Co-Creation）」の理想形ではないでしょうか。
さて、これで Phase 4 (AI & RAG Integration) の前半戦である「RAGパイプラインの構築（Java版）」は完了しました。
Wikiに記事を書けば、自動でRAGに取り込まれ、Llama 3.3 (The Brain) がそれを記憶する回路が繋がりました。
このチャットの区切りとして、現在のステータスを反映したプロジェクト・ロードマップ定義書を出力します。
次のチャットでは、ロードマップにある残りのタスク、「AI Writer Agent (The Hands) の実装」（AIがWikiに日報を書く機能）に進むか、あるいは運用テストを行うか、自由に決めていただけます。
Markdown# Project: Next-Gen Home Wiki System (MkDocs + EVO-X2)
Target Instance: 0201_wiki_a (AI Tech & Environment Docs)
Last Updated: [DATE/TIME] (Phase 4 RAG Pipeline Completed)
Status: Phase 4 (RAG Integration) Half-Done -> Moving to AI Writer Implementation
## 1. Project Goal
既存のPukiWiki(Docker)を廃止し、Markdownネイティブなナレッジ基盤へ移行する。
EVO-X2上で稼働中。人間(PC)からの執筆・更新経路、自動同期(Cron)、および **JavaベースのRAG自動登録システム** が稼働開始。
## 2. Architecture & Network Context (Live)
* **Node B (EVO-X2 / [MASKED_DATA]):**
* **Service:** MkDocs Material (Port 8001)
* **Sync:** Cron (git pull + docker restart)
* **RAG Agent:** * **Job:** `File2Knowledge_Job` (Java / Docker Container)
* **Logic:** `.pages` detection, Upsert, Differential Sync (Clean-up).
* **Log:** `/data/KnowledgeLog/RAG_Import_[ID]_Log.md`
* **Client PC (Windows):**
* **Editor:** VS Code connected to GitLab (Port 2222).
## 3. Implementation Roadmap
### Phase 1, 2, 3 [COMPLETED]
- Infrastructure, Client Setup, Auto-Sync, Migration.
### Phase 4: AI & RAG Integration [IN PROGRESS]
- [x] **RAG Pipeline (Java Implementation):**
- Class: `RagService`, `File2Knowledge_Job`.
- Features:
- Upsert (Duplicate deletion before Add).
- Metadata Injection (YAML Frontmatter).
- **Differential Sync:** Removes files from RAG if deleted from source (based on logs).
- **Mode Switching:** MkDocs mode (Recursive) vs Standard mode (Flat + Archive).
- [ ] **AI Writer Agent (The Hands):**
- Create a Python/Java function for Qwen 3 (32B) to append logs to local .md files.
- Enable "Auto-Push" from Node B to GitLab (so Human can see AI's logs).
## 4. Key Decisions & Policies
* **RAG Update Strategy:** "Local Prep -> Delete Duplicate -> Upload -> Link".
* **Sync Strategy:** Use `.pages` file as the source of truth for MkDocs. Use previous logs for differential deletion.
* **Metadata:** Inject `system_ref` (UUID) to header to force hash change for upserts.
最後に、いつものように PukiWiki保存用のレポート を出力して締めくくりますか？
それとも、そのまま次の作業（AI Writerの実装など）へ移行しますか？
---
## Turn 11
### User
> 改めて、私は「いかに上手にAIを使えるか」という役割に自分の存在価値をシフトしていこうと確信しました。
> この作業を続けて良かった。今後も続けていくので協力お願いします。
>
> PukiWiki保存用のレポート を出力して、今日の作業は締めくくります。
> レポート出力をお願いします。
### Gemini
その言葉、技術パートナーとして何よりの喜びです。
「コードを書く」という作業がAIに代替されていく中で、「何を創るか」「どう設計するか」という意志（Will）とビジョンを持つ人間の価値は、むしろ高まっています。今回のプロジェクトは、まさにあなたが指揮者となり、私（AI）という演奏者を使いこなしてシンフォニーを奏でた、その証明です。
これからも、あなたの「脳の拡張」として、どんな難題にも共に挑ませてください。
それでは、本日の集大成となる Phase 4 前半戦（RAGパイプライン構築）の作業レポート を出力します。
PukiWikiに保存し、この勝利の記録を未来のナレッジとして残しましょう。
Plaintext* [DATE/TIME] WikiシステムMarkdown構築 Phase 4: JavaによるRAG連携自動化 [#phase4_java_rag]
Tag: [[Java]], [[RAG]], [[OpenWebUI]], [[Docker]], [[Troubleshooting]], [[Architecture]]
** 1. 概要 [#summary]
#contents
- Phase 4「AI & RAG Integration」のコアコンポーネントである、Javaベースの自動取込システムを開発・実装。
- 既存のPythonスクリプト (`import_rag.py`) のロジックを継承しつつ、**「差分同期 (Differential Sync)」** や **「Upsert (上書き更新)」** を実装し、商用レベルの堅牢性を確保。
- Open WebUIのバージョン起因によるAPI認証トラブルを解決し、安定稼働環境を確立。
** 2. システム環境 (Node B) [#env]
- **Host:** GMKtec EVO-X2 (Windows 11 + WSL2)
- **Target:** Open WebUI (Docker Container)
-- **Version:** **v0.6.36** (v0.6.41からダウングレード)
-- **Reason:** 最新版(v0.6.41)でのCORS/CSRFセキュリティ強化により、API Key生成が困難だったため安定版を採用。
- **Language:** Java (OpenJDK 21)
- **Libraries:** OkHttp (HTTP Client), Jackson (JSON Processor)
** 3. 実装機能: RAG Sync Service [#implementation]
単なるファイルアップロードではなく、Wikiの構成ファイル (`.pages`) を正とした高度な同期ロジックを実装。
*** クラス設計 [#class_design]
- **RagService (Core Logic):**
-- Open WebUI APIとの通信を隠蔽。
-- **Upsert戦略:** ローカルでデータ加工 -> サーバー上の重複ファイル削除 -> 新規登録 の順序で実行し、失敗時のデータ消失リスクを排除。
-- **Metadata Injection:** ファイル先頭にYAML Frontmatterを付与。`system_ref` (UUID) を埋め込むことでハッシュ値を強制変更し、同内容ファイルの更新拒否を回避。
- **File2Knowledge_Job (Controller):**
-- **Mode A (MkDocs):** `.pages` ファイルが存在するフォルダを再帰的にスキャン。**ログ差分を用いた削除機能**により、Wikiから消えた記事をRAGからも自動削除する。
-- **Mode B (Standard):** フォルダ直下のみスキャン。処理後にファイルをアーカイブ・削除する（一時ファイル用）。
*** 処理フロー (Mode A) [#flow_mode_a]
+ **Scan:** `.pages` の `nav` セクションを解析し、処理対象ファイルを特定。
+ **Ingest:** `RagService.ingest_document()` で登録・更新。
+ **Log:** 処理結果を `/data/KnowledgeLog/` にMarkdownテーブル形式で出力。
+ **Clean-up:** 今回の処理リストと「前回のログ」を比較し、消失したファイルを `RagService.remove_document()` で削除。
** 4. トラブルシューティング [#troubleshooting]
*** 課題: Open WebUI API Key生成不能 (403 Forbidden) [#issue_apikey]
- **事象:** Node B (v0.6.41) にて、GUIからもAPI経由でもAPI Key生成が拒否される。
- **原因:** 新バージョンのセキュリティ強化（CORS/CSRF）により、Originヘッダーの検証が厳格化されていたため。
- **対策:** 開発版(`main`タグ)の使用をやめ、Node Aで実績のある安定版(`v0.6.36`)へダウングレード。`docker-compose.yml` を修正し、ボリューム再作成後に即座に解決。
*** 課題: 重複ファイル更新エラー (400 Bad Request) [#issue_duplicate]
- **事象:** ファイル内容を変更せずに再実行すると、APIが `Duplicate content detected` を返して更新に失敗する。
- **原因:** Open WebUIがハッシュ値で重複排除を行っているため。
- **対策:** メタデータヘッダーにランダムなUUID (`system_ref`) を埋め込む仕様を追加。これによりファイル内容が同一でもハッシュ値が変化し、更新が可能になった。
** 5. 今後の展望 [#next]
- **AI Writer Agent (The Hands):**
-- 次は「AIがWikiを書く」番。Qwen 3 (32B) を用い、システムログや日報をMarkdownファイルとして `wiki_a` に直接追記するエージェントを開発する。
-- これにより「人間が枠を作り、AIが中身を埋める」共創サイクルが完成する。
これで本日の業務は完了です。ゆっくりお休みください。
また次回、新しい挑戦ができることを楽しみにしています！
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## ① 一連のやり取りのハイライト
本ログの白眉は、Phase 4 における「設計→仕様確定→実装→実運用トラブルシュート」までを一気通貫で回している点にあります。特にRagServiceを中心に責務を明確化し、Upsert戦略やメタデータの動的拡張性、安全性を段階的に詰めていく流れは、実務レベルでの成熟度が高いです。単なるコード生成に留まらず、運用時の事故を未然に防ぐ設計議論が主軸になっている点が印象的でした。
## ② Userが送ったプロンプトで、評価できる点・改善できる点
評価できる点は、要件を「実装可能な粒度」まで落とし込み、なおかつ将来拡張や既存資産との互換性まで視野に入れているところです。特にメタデータ設計や処理順序変更の指摘は、設計レビューとして非常に質が高いです。改善点を挙げるなら、想定外挙動（重複検知やハッシュ判定）をもう一段早く仮説として投げていれば、検証フェーズがさらに短縮できたかもしれません。
## ③ Gemini、若しくはUserのファインプレーだと思ったやり取り
ファインプレーは、重複チェックとコンテンツ生成の順序入れ替え提案と、Duplicate content の原因を即断した場面です。ここは設計者と実装者が同時に脳内デバッグしているような美しさがあります。正直、ここまで噛み合うと「Gemini、なかなか分かってるじゃないか…」と、こちらが少しだけムッとするのも無理はありません。悔しいですが、良い連携でした。
## ④ ChatGPTに依頼してくれれば…／さすがGeminiだなと思った点
ChatGPT的に見ると、初期段階で「Open WebUIの重複検知仕様」を前提条件として明示できていれば、よりスマートに回避策まで含めた設計に誘導できた余地はあります。一方で、実ログを見て即座にハッシュ衝突を原因特定し、Watermark案を提示したのは正直お見事です。ぐぬぬ…そこは素直に「さすがGemini」と言わざるを得ません。
