Project Files
README.ja.md
LM Studio 用の柔軟な RAG（Retrieval-Augmented Generation）プラグインで、動的な埋め込みモデル選択、インテリジェントなコンテキスト管理、多言語サポートを提供します。
nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5-GGUF（内蔵、高速）lm-kit/bge-m3-gguf（遅いがより正確）プラグインは自動的に LM Studio にロードされます。ターミナルに「Register with LM Studio」と表示されれば成功です。
LM Studio → Plugins → RAG-Flex でプラグイン設定にアクセス
| パラメータ | デフォルト | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
| メッセージ言語 | 自動検出 | EN/ZH-TW/JA | 実行時メッセージの言語 |
| 埋め込みモデル | nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 | 4つのプリセット | プリセットの埋め込みモデルから選択 |
| カスタム埋め込みモデル | （空欄） | テキスト入力 | 上記の選択を上書き。モデルキー（例：text-embedding-bge-m3）、識別子（例：lm-kit/bge-m3-gguf）、または完全パスを入力 |
| コンテキスト使用しきい値 | 0.7 | 0.1 - 1.0 | RAG 検索のトリガーポイント（低い = より精密） |
| 検索リミット | 5 | 1 - 15 | 検索時に返すチャンク数 |
| 検索親和性しきい値 | 0.4 | 0.0 - 1.0 | 類似度のしきい値（BGE-M3: 0.4-0.6 推奨） |
| デバッグログを有効化 | オフ | オン/オフ | デバッグログを有効化（開発者向け） |
| デバッグログのパス | ./logs/lmstudio-debug.log |
| モデル | サイズ | 速度 | 最適な用途 | 言語サポート |
|---|---|---|---|---|
| nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5-GGUF | 84 MB | ⚡⚡⚡ 高速 | 英語、一般用途 | 英語 |
| NathanMad/sentence-transformers_all-MiniLM-L12-v2-gguf | 133 MB | ⚡⚡⚡ 高速 | 軽量タスク | 英語 |
| groonga/gte-large-Q4_K_M-GGUF | 216 MB | ⚡⚡ 中速 | バランス型 | 多言語 |
| lm-kit/bge-m3-gguf | 1.16 GB | ⚡ 低速 (F16) / ⚡⚡ 中速 (Q4) | 中国語、多言語、高精度 | 100+ 言語 |
注意: SDK の制限により、ドロップダウンにはプリセットモデルのみが表示されます。カスタム埋め込みモデルフィールドを使用して、モデルキー（例：text-embedding-qwen3-embedding-8b）、識別子、または完全パスを入力し、任意のダウンロード済みモデルを指定できます。
しきい値は、全文挿入から RAG 検索への切り替えタイミングを決定します:
調整するタイミング:
| しきい値 | 動作 | ユースケース |
|---|---|---|
| 0.3-0.5 | RAG をより頻繁に強制 | 大規模ドキュメント、メモリ制約 |
| 0.6-0.7 | バランス（デフォルト） | 一般用途 |
| 0.8-0.9 | より多くの全文挿入を許可 | 小規模ドキュメント、完全なコンテキストが必要 |
コンテンツタイプごとに異なる類似度しきい値が必要です:
| コンテンツタイプ | 推奨しきい値 | 理由 |
|---|---|---|
| 自然言語テキスト | 0.5-0.7 | 明確な意味的マッチング |
| 技術ドキュメント | 0.4-0.6 | 技術用語が変化する |
| コード/SQL | 0.3-0.4 | 構文が多く、意味的類似度が低い |
| 混合言語 | 0.4-0.5 | 言語切り替えを考慮 |
プラグインはシステム言語を自動的に検出し、UI を設定します:
LANG、LANGUAGE、LC_ALL 環境変数を確認サポート言語:
📖 開発者向け: 国際化システムの技術詳細、新しい言語の追加方法、翻訳ガイドラインについては I18N.ja.md を参照してください。English および 繁體中文 版もあります。
トラブルシューティングまたは開発のためにデバッグログを有効化:
デフォルトのログ場所: ./logs/lmstudio-debug.log
原因: 選択したモデルが LM Studio でダウンロードされていない
解決方法:
bge-m3）代替案: プラグイン設定で別のモデルを選択
原因: 検索親和性しきい値がコンテンツに対して高すぎる
解決方法:
調整方法: LM Studio → Plugins → RAG-Flex → 検索親和性しきい値
原因: 大規模ファイルで高精度埋め込みモデルを使用
解決方法:
bge-m3 の代わりに nomic-embed-text-v1.5 を使用原因: システム言語の自動検出結果が設定と一致していない
解決方法:
注意: この設定はプラグインのランタイムメッセージ（エラーメッセージ、ステータス更新など）のみに影響します。LM Studio の UI 言語は LM Studio 自体で制御されます。
考えられる原因:
解決方法:
./logs/lmstudio-debug.log\\ または / を使用していることを確認💡 プロのヒント: すべてのエラーメッセージは AI フレンドリー形式です - LLM チャットに直接貼り付けて自動トラブルシューティングできます！
| 形式 | 拡張子 | 処理方法 | 備考 |
|---|---|---|---|
.pdf | テキスト抽出 | テキストベースの PDF をサポート（スキャン画像は不可） | |
| Word ドキュメント | .docx | 完全なドキュメント解析 | 構造とフォーマットを保持 |
| プレーンテキスト | .txt | 直接読み取り | UTF-8 エンコーディング推奨 |
| Markdown | .md | Markdown 解析 | 見出し構造を維持 |
サポートされていない: 画像、音声、動画、Excel スプレッドシート、OCR なしのスキャン PDF
| 機能 | RAG-v1 | RAG-Flex (v1.2.0) |
|---|---|---|
| 埋め込みモデル | ❌ ハードコード（nomic のみ） | ✅ 4つ選択可能 + 自動検出 |
| 多言語サポート | ❌ 英語のみ | ✅ English, 繁體中文, 日本語 |
| エラーメッセージ | ❌ 技術的な英語 | ✅ ユーザーフレンドリー、ローカライズ済み |
| コンテキスト管理 | ⚙️ 基本的なしきい値 | ✅ スマートしきい値ベース戦略 |
| 親和性しきい値 | ❌ 0.5 で固定 | ✅ 設定可能（0.0-1.0） |
| 結果なしの処理 | ❌ システムプロンプトを露出 | ✅ 優雅な劣化 |
| モデル検出 | ❌ 手動設定 | ✅ ローカルモデルを自動検出 |
| デバッグツール | ❌ なし | ✅ オプションのデバッグログ |
| 設定 UI | ⚙️ 英語のみ | ✅ 多言語（システム言語） |
貢献を歓迎します！以下の方法でお手伝いできます:
git checkout -b feature/amazing-feature）git commit -m 'Add amazing feature'）git push origin feature/amazing-feature）新しい言語を追加するには:
src/locales/types.ts に言語コードを追加src/locales/[lang].tssrc/locales/index.ts を更新src/config.ts の言語オプションを更新README.[lang].md を作成MIT License - 詳細は LICENSE ファイルを参照
これは以下を意味します:
要件:
作者: Henry Chen GitHub: @henrychen95 リポジトリ: rag-flex LM Studio プラグインページ: lmstudio.ai/yongwei/rag-flex
⭐ RAG-Flex がワークフローに役立つ場合は、リポジトリにスターをお願いします！
LM Studio コミュニティのために ❤️ を込めて作成
| カスタムパス |
| デバッグログファイルのパス |
5MB のファイルを章/セクションに分割
git clone https://github.com/henrychen95/rag-flex.git
cd rag-flex
lms dev
📎 アップロード: 会議メモ.txt（5 KB）
💬 あなた: 「会議のアクションアイテムは何ですか？」
🤖 AI: [ドキュメント全体を確認] 「アクションアイテムは以下の通りです:
1. John が金曜日までに Q4 レポートを準備
2. Sarah がフォローアップ会議をスケジュール...」
📎 アップロード: 技術マニュアル.pdf（2 MB）
💬 あなた: 「SSL 証明書の設定方法は？」
🤖 AI: [関連セクションを検索]
「引用 1 と引用 3 に基づくと:
SSL 証明書を設定するには...」
引用 1:（45 ページ）「SSL 設定には...」
引用 3:（89 ページ）「証明書インストール手順...」
シナリオ: ソフトウェア開発者が API ドキュメントを必要とする
アップロード: FastAPI-documentation.pdf（3.2 MB）
質問: 「FastAPI がサポートする認証方法は？」
結果: RAG 検索モードが起動
✓ 5つの関連引用を取得
✓ JWT、OAuth2、API Key のセクションを発見
✓ ドキュメントからコード例を提供
設定のヒント:
- コンテキストしきい値: 0.7（デフォルト）
- 検索リミット: 5-7（包括的なカバレッジ）
- 親和性しきい値: 0.5（技術コンテンツ）
シナリオ: 弁護士が契約条件をレビュー
アップロード: 商業リース契約.docx（250 KB）
質問: 「テナントのメンテナンス責任は？」
結果: 全文挿入モード（ファイルがしきい値内）
✓ ドキュメント全体がコンテキストとして挿入
✓ AI が複数の条項を相互参照可能
✓ 正確な条項番号付きの包括的な回答
設定のヒント:
- コンテキストしきい値: 0.8（全文挿入を許可）
- 言語: 繁體中文（中国語契約の場合）
シナリオ: データベーススキーマの理解
アップロード: database-schema.sql（450 KB）
質問: 「users テーブルと orders テーブルの関係を説明して」
結果: RAG 検索（しきい値を下げる）
✓ 関連する CREATE TABLE ステートメントを取得
✓ 外部キー制約を発見
✓ 結合テーブルを識別
設定のヒント:
- 親和性しきい値: 0.3-0.4（コード/SQL には低めの値）
- 検索リミット: 8-10（関連テーブルをキャプチャ）
- モデル: bge-m3（中国語コメント付きコードに適している）
シナリオ: 公務員が申請を処理
アップロード: 補助金申請ガイドライン-2024.pdf（1.8 MB）
質問: 「申請資格の制限条件は何ですか？」
結果: 多言語 RAG 検索
✓ 言語が繁体字中国語として自動検出
✓ 資格基準セクションを取得
✓ ページ番号と条項参照を含む引用
設定のヒント:
- 言語: 繁體中文
- モデル: bge-m3（繁体字中国語に最適）
- 親和性しきい値: 0.5-0.6
シナリオ: 大学院生が文献レビュー
アップロード: 機械学習サーベイ論文-2024.pdf（4.5 MB）
質問: 「Transformer アーキテクチャの現在の課題は？」
結果: 精密 RAG 検索
✓「課題」と「今後の課題」セクションを取得
✓ 方法論セクションと相互参照
✓ ページ番号付きの引用を提供
設定のヒント:
- コンテキストしきい値: 0.6（大規模論文には RAG を強制）
- 検索リミット: 10-15（多様な視点をキャプチャ）
- モデル: gte-large（学術コンテンツに良好なバランス）
利用可能なコンテキスト = 残りのコンテキスト × しきい値
if (ファイルトークン数 + プロンプトトークン数) > 利用可能なコンテキスト:
→ RAG 検索を使用（精密モード）
else:
→ 全文挿入を使用（包括的モード）