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# 4. 【ハンズオンA】RAG型アプリを作る

3章で登録したドキュメント・Q\&Aを根拠に回答する、**初めてのRAG型アプリを30分で作成します**。

## 4-1. この章で作成するアプリ <a href="#app-to-build" id="app-to-build"></a>

**「アップロードしたドキュメントについて、質問を入力すると回答する会話型アプリ」**&#x3092;作成します。\
例：「就業規則について回答するQ\&Aアプリ」

{% hint style="success" %}
アプリの設計に迷ったら：アプリマーケットの [**ドキュメントから回答自動生成**](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market) デフォルトアプリが、同様のRAG型アプリのテンプレートです。フローや設定の参考にできます。
{% endhint %}

{% stepper %}
{% step %}

### 会話型アプリを新規作成 <a href="#create-new-app" id="create-new-app"></a>

1. 左メニューから **「アプリ管理」** を開く
2. **\[+新しいアプリを作成]** をクリック
3. **\[会話型アプリを作成]** を選択

<figure><img src="/files/dl8s0iEoHSdw4h6KjhKC" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

4. アプリ名を入力（例：`就業規則QA_スタートガイド検証`）\
   ※アプリ名入力後は、キーボードで\[Enter]ボタンを押すとアプリ名が保存されます

<figure><img src="/files/Mpzxkxa069vL4YQiJc98" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### 回答生成ノードを配置 <a href="#place-answer-node" id="place-answer-node"></a>

1. チャットフロー編集画面の上部パネルから **「回答生成ノード」** を選択
2. **Startノード → 回答生成ノード** の順に線でつなぐ

<figure><img src="/files/VQG3nnYOm772Jotw1NuP" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### 回答生成ノードを設定 <a href="#configure-answer-node" id="configure-answer-node"></a>

回答生成ノードの編集ボタン（鉛筆マーク）をクリックして設定画面を開き、以下を入力します。最初は**最小設定**で進めましょう。

<figure><img src="/files/m8BAildL6nF0itXZjynF" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<table><thead><tr><th width="156.407470703125">設定項目</th><th width="280.11114501953125">設定例</th><th>補足</th></tr></thead><tbody><tr><td>質問の入力方式</td><td>メンバー入力</td><td>回答生成ノード上でユーザーの質問入力を受け付ける設定</td></tr><tr><td>質問</td><td>「質問を入力してください」と入力</td><td>ユーザーに提示するメッセージを入力</td></tr><tr><td>ベースモデル</td><td>利用可能なモデルからご自由にお選びください</td><td>1つ選んでまず動作確認。<br>※社内指針等に応じて適切なモデルを設定してください</td></tr><tr><td>エージェント</td><td>Rag Agent V2</td><td>基本的には最新版のRAGエージェント機能を推奨。違いは<a href="/pages/4e32a7ea5850c3a1d5d2d6d88bc91122f3164bb1#allganizenonadeforutojento">主なデフォルトエージェント</a>を参照</td></tr><tr><td>検索ソース</td><td>3章で登録した内容に応じて、<strong>「Q&#x26;A」「ドキュメント」</strong>にチェック。<br>・<strong>Q＆Aを利用する場合：</strong>[ハッシュタグの適用範囲]で対象ハッシュタグの設定を推奨。<br><strong>・ドキュメントを利用する場合：</strong>[フォルダ検索の適用範囲]で対象フォルダ指定を推奨。</td><td>全社検索にせず、対象を絞ると精度向上</td></tr></tbody></table>

📚 各設定項目の詳細は [ユーザーガイド > 回答生成ノード](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/app-management/conversation/generative-answer) を参照してください。
{% endstep %}

{% step %}

### プレビューで動作確認 <a href="#preview-and-test" id="preview-and-test"></a>

1. 画面右上の **「プレビュー」** をクリック

<figure><img src="/files/Ky4jhyTo9XnKDpzHjZge" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

2. テスト質問を入力（アップロードしたドキュメントの内容に関するもの）

<figure><img src="/files/wlioungmPjlOpaYuZDDA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

3. 期待通りの回答が返るか確認
4. **回答根拠** を開き、正しいドキュメントページが参照されているか確認

<figure><img src="/files/EoW4Zs5XEDKlWeSa7SSe" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="warning" %}

#### 期待通りの回答が返らないとき

* ドキュメントが「公開」ステータスか確認
* 検索対象に正しいドキュメント／Q\&Aが含まれているかご確認
* 質問文を自然な文章にしてみてください（単語のみは検索精度が低下します）
* 改善されない場合は [ユーザーガイド > ドキュメントから回答生成機能の精度向上方法](/alli-llm-app-market/practice/improved-ga-accuracy.md#no) をご参照ください
  {% endhint %}
  {% endstep %}

{% step %}

### 下書き保存 <a href="#save-draft" id="save-draft"></a>

* チャットフローの編集内容は、**自動保存**されます。
* アプリ管理画面に戻り、「ドラフト」タブに作成したアプリが保存されていることを確認します。
* 公開作業は [6章 ](/alli-llm-app-market/first/start-guide/publish-and-share.md)で行います　※チャットフロー上から公開を進めることも可能です。
  {% endstep %}
  {% endstepper %}

## 4-2. ここまでで完成するもの <a href="#what-you-built" id="what-you-built"></a>

✅ アップロードしたドキュメントを根拠に回答するRAG型アプリの**ドラフト版**（未公開状態）

ここまでで、AlliにおけるRAGアプリ作成の基本をご体験いただけたことになります。

## 4-3. 次に試したくなったら <a href="#next-steps" id="next-steps"></a>

| やりたいこと                                     | 行き先                                                                                                                               |
| ------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 検索範囲をハッシュタグで絞り込みたい                         | [ユーザーガイド > ナレッジベース](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base)                                          |
| 入力フォーム・選択肢を追加したい                           | [ユーザーガイド > ノード](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/app-management/conversation)                                 |
| Excelの表データに回答・集計させたい（Table Agent）          | [ユーザーガイド > Excelファイルをテーブルデータとして実行して利用する](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/document/table-agent)               |
| Web・ドキュメント横断の調査レポートを自動生成したい（Deep Research） | [ユーザーガイド > Deep Researchノード](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/app-management/conversation/deep-research-node) |
| 独自のAIエージェントを作りたい                           | [ユーザーガイド > Agent Builder](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/app-management/agent-builder)                      |
| プロンプトをカスタマイズしたい                            | [ユーザーガイド > プロンプト管理](/alli-llm-app-market/manual/prompt-management.md)                                                             |

## ✅この章のチェックリスト <a href="#checklist" id="checklist"></a>

* [ ] 会話型アプリを新規作成した
* [ ] 開始→回答生成の最小フローを構築した
* [ ] 回答生成ノードに検索対象・LLMモデルを設定した
* [ ] プレビューで動作確認した
* [ ] ドラフトに保存した


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```

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