freeAiChat【第2回】：FastAPI × LangChain × Weaviate で構築された RAG対応バックエンド（ai-chat-backend）を詳細解説

FastAPI、LangChain、Weaviateを用いたRAG対応バックエンド（ai-chat-backend）の構築を詳細に解説。AIチャットシステム開発における具体的な技術スタックと実装方法を示す。

• FastAPI, LangChain, Weaviate OSS を用いて、無料運用可能なRAG対応AIチャットバックエンド「ai-chat-backend」を構築した。
• RAG処理フローは、質問受付、Embedding化、類似文書検索、LangChainによるRAG処理、LLMでの回答生成、という流れで構成される。
• Weaviateのスキーマはシンプルで、LangChainのRetrievalQAはRAG学習教材として最適化されている。
• 環境変数でGroq/OpenAIのLLM切り替えが可能で、PoCや教育教材としての活用に適している。