研究室内のナレッジを収集し、Q&Aの自動応答を実現するRAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットを開発しました。 Notion、Slack、OneDrive などの各種ドキュメントソースから情報を収集し、埋め込み（Embedding）による類似性検索を用いて関連情報を抽出、さらに大規模言語モデル（LLM）により自然な回答文を生成します。 また、拡張性や保守性を重視し、マイクロサービスアーキテクチャに基づいてシステムの設計および実装を行いました。