概要

RAGSpine のエンジンは普通の Python です。型付けされたシーム、dataclass、明示的なストア、読みやすい 制御フローで構成されています。answer_question(...) が Q&A 合成のエントリーポイントです。独立した ワークフロードメインが Dify 互換の設定に対して解析、ワークフローのひな形生成、プレビュー、変換、 コンパイルを行い、オプションの FastAPI サービスがこれらの操作と、意図的にデフォルト無効化された エグゼキューターを公開します。

この区別は重要です。RAGSpine は Dify および n8n の相互交換サーフェスを備えていますが、どちらの プラットフォームのランタイムも組み込まず、実行時にそれらのマーケットプレイスをダウンロードすることも、 質問に答えるためにグラフフレームワークを必要とすることもありません。

アーキテクチャ上のコミットメント

Q&A リクエストのライフサイクル

question
  → deterministic security/intent screening
  → clarification gateway
  → optional service-edge FAQ short-circuit
  → structured | narrative | composite route
       structured: normalize → query fact store → found/not_found/unrecognized
       narrative: filter → retrieve/fuse → rerank/postprocess → cited generation
       composite: execute both evidence paths and merge
  → anti-fabrication/provenance checks
  → answer + sources

オプションの history は、最終的な生成メッセージシーケンスにのみ挿入されます。決定論的な インテント/セキュリティ判定、検索クエリ、そして何をエビデンスとして扱うかを変更することは決して ありません。

ナラティブ RAG チャネルのパスでは、メタデータフィルター、RRF 融合によるライブラリ単位のルーティング、 ストアレベルの親/ウィンドウ拡張を利用できます。引用フィールドは子ヒットのものが維持され、拡張された テキストは別個の生成コンテキストとなります。制限された子は拡張前に除去されます。

ワークフローのライフサイクル

description or JSON/YAML/TOML
  → normalize to JSON-compatible mapping
  → explicit template or catalog match
  → reuse safe Dify workflow | generate fixed start→llm→end graph
  → deterministic YAML/JSON + preview schema v1
  → optional analyze / convert / compile
  → explicit server-controlled execution gate (off by default)

カタログはパッケージデータであり、7 個のキュレーション済みテンプレートと 993 個の生成された ディスクリプターで構成されます。上流の Dify/n8n の URL は調査用メタデータにすぎず、上流の ワークフローテキストや認証情報が再配布されることはありません。

信頼境界

• 基本ライブラリとカタログに API キーは不要です。
• サービスの通常のエンジン/カタログ/コンパイラールートには組み込みのアプリケーション認証がなく、 デプロイメントインフラによって保護する必要があります。
• Dify 互換の公開エンドポイントには Bearer アプリキーが必要です。n8n 互換の公開 CRUD には X-N8N-API-KEY が必要です。
• Webhook は意図的に非認証であり、イングレス制御が必要です。
• ワークフロー実行は、デフォルトで RAGSPINE_DIFY_RUN_ENABLED=false によって追加的にゲートされて います。
• プロセス内の制限レイヤーは OS サンドボックスではありません。サブプロセスのリソース制限は Linux のみで機能します。

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