Telnyx AI Inference を使ってシンプルな RAG アプリを構築する
このリポジトリでは、Telnyx AI Inference を利用したシンプルな RAG（検索拡張生成）アプリケーションの構築方法を紹介します。Python のコード例を通じて、外部データを活用したコンテキスト認識型の応答生成を実現する手法を学べます。
背景メモ
- Telnyxは米国の通信APIプラットフォーム企業で、音声・SMS・ネットワークサービスに加え、最近AI推論（Inference）APIを提供している。競合にはTwilioやAWS Bedrockなどがある。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）が外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索し、それを踏まえて回答を生成する手法。ハルシネーション（事実誤認）を減らし、社内知識ベースに基づく応答が可能になる。
- このリポジトリ例は、Telnyxが提供するLLM API（OpenAI互換）をベースに、自前のテキストデータをチャンク分割→ベクトル埋め込み→類似検索→LLM回答という一連のRAGパイプラインをPythonで実装するもの。
- 埋め込みモデルやベクトルDBにはTelnyx APIとFAISS（ローカル検索ライブラリ）を使用。コード例は「LangChainなしでRAGを組みたい」開発者向けの入門ガイドとして機能している。