AIでRAG検索パイプラインを構築する方法：DeepInfra MCPコネクタを活用

create_embeddingツールを使用して、ドキュメントを数値ベクトルに変換します。これらのベクトルにより、AIは単語の完全一致ではなく、文脈に基づいて関連情報を検索できるようになります。エージェントのコンテキストウィンドウに特定のデータを供給するための、構造化された手法が得られます。

1. 01

   テキスト処理

   エージェントがファイルやデータベースから生のテキストを取り出し、モデルが処理しやすい形に整えます。

   create_embedding
2. 02

   ベクトル生成

   AIが埋め込みモデルを呼び出し、テキスト文字列を長い数値のリストに変換します。

   create_embedding
3. 03

   類似度計算

   エージェントが生成されたベクトルと既存のベクトルを比較し、一致するものを探します。

   create_embedding
4. 04

   コンテキストの組み立て

   エージェントは、特定の質問に対して最適な回答となる一致箇所を選択します。

   create_embedding

DeepInfra Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RMvS2UlIMhdShOjNbZfqar6XAZE9QfzTMbaejxJY/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — DeepInfra capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "deepinfra-serverless-llm-inference-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RMvS2UlIMhdShOjNbZfqar6XAZE9QfzTMbaejxJY/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

アカウントをリンクするだけです。認証情報は暗号化されて保護されるため、お気に入りのAIクライアントからすぐに埋め込みツールを呼び出すことができます。

• 01

  AIがこれらのベクトルを保存してくれますか？

  いいえ。ツールはベクトルを生成しますが、それらをベクトルデータベースに保存するのはユーザーの責任となります。

• 02

  このツールは埋め込みの前にテキストをクリーニングしますか？

  いいえ。埋め込みツールにデータを送る前に、ユーザー側でテキストのクリーニングやチャンク分割を行う必要があります。

• 03

  これを使ってメールを検索することはできますか？

  はい。エージェントにベクトル化したいメールのテキストを提供すれば可能です。

• 04

  AIが元のドキュメントを削除することはありませんか？

  ありません。このツールはベクトルを作成するためにテキストを読み取るだけで、ソースファイルを変更したり削除したりすることはできません。

• 05

  AI自身が実際の検索を実行するのですか？

  AIはベクトルを使用して一致箇所を見つけますが、実際の数学的な比較は埋め込みプロセスを通じて行われます。

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