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Self-Healing RAG Pipelineは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムが自分の回答品質を定期的に監視し、劣化や知識ベースの変化を検出して自動的に修復するためのワークフロー集です。n8nとNeon Postgres（pgvector）を中心に、OpenAIのモデルで埋め込みと回答を行い、Pythonランタイム不要で動きます。主な利用者はRAGを運用するインフラ／AIチームや、ドキュメント駆動のQAを安定運用したいエンジニアです。 主な機能： - メインワークフロー：クエリ受信→上位K件を検索→LLMで応答→全てをPostgresにログ - 3つのウォッチャー：6時間ごとの品質評価（別モデルで自己採点）、ドキュメント編集時の意味変化検出と必要時の再埋め込み、週次の埋め込みドリフト検出 - Postgresが単一のAPIになり、ワークフロー間はDB経由で連携 - 将来的に調査エージェントやカナリアデプロイ、ユーザーフィードバックループを追加する段階的ロードマップ（フェーズ0〜5） リポジトリには設計書、サンプルコーパス、DBマイグレーション、n8nワークフローの雛形が含まれ、ローカル実行は.env設定→Postgresマイグレーション→n8nへワークフローインポート→チャットWebhookという流れを想定しています。

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