AI対話+SNS自動運用システム

ローカルLLMが記憶を持ち対話し、ニュース分析からSNS投稿まで自動化

Ollama pgvector/RAG Docker Python Twitter API Bluesky Misskey
AI対話+SNS自動運用システム
Overview

プロジェクト概要

ローカルLLMとベクトル検索を組み合わせた、記憶を持つAI対話エンジンと、マルチプラットフォームSNS自動運用システムです。Ollamaによるローカル推論で外部APIへのデータ送信を排除し、機密性の高い環境でも安心して運用できます。

RAG(検索拡張生成)アーキテクチャにより、過去の会話をpgvectorでベクトル化して保存。関連する記憶をセマンティック検索で呼び出し、文脈を維持した自然な対話を実現します。キャラクターのパーソナリティを設定でき、一貫した人格での応答が可能です。

Docker Composeによる4コンテナのマイクロサービス構成(Worker/Bot/Web/DB)で、ニュースフィードの分析からAIによる意見生成、Twitter(X)・Bluesky・Misskeyへの同時自動投稿までを24時間365日自動稼働させています。各SNSプラットフォームのレート制限にも個別対応しています。

Features

主な機能

ローカルLLM対話エンジン

Ollama + pgvectorで記憶を持つAI。外部APIに依存せず機密性を確保。

マルチSNS自動投稿

Twitter(X), Bluesky, Misskeyへ同時自動投稿。各プラットフォームのレート制限に対応。

ニュース分析 → 意見生成

RSSフィードからニュースを取得し、AIがキャラクターの視点で意見を自動生成。

RAGベースの記憶システム

過去の会話をベクトル検索で参照し、文脈を維持した自然な対話を実現。

Dockerマイクロサービス

4コンテナ構成(Worker/Bot/Web/DB)で疎結合なアーキテクチャ。docker compose upで一発起動。

Architecture

技術構成

Backend

  • Python バックエンド + タスクスケジューリング
  • PostgreSQL + pgvector(ベクトル検索)
  • Ollama(ローカルLLM推論)
  • RAG アーキテクチャによる記憶検索

Infrastructure / APIs

  • Docker Compose(4コンテナ構成)+ cronスケジューリング
  • Twitter API v2(tweepy)
  • AT Protocol(Bluesky)
  • Misskey REST API
Results

実績数値

4
Docker コンテナ
3
SNSプラットフォーム同時運用
24/7
自動稼働
RAG
ベクトル検索

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