🐦 SlackにAWSで社内文書RAGボットを作った話【全手順まとめ】

社内に規定やマニュアルが増えるほど深刻化する「どこに書いてあったか思い出せない」問題。その解決策として、Slackでボットにメンションするだけで社内ドキュメントを検索し、自然言語で回答するRAGボットをAWSで構築した記録。

裏側はAWS Bedrock Knowledge Baseが関連文書を検索し、AIが文脈に沿った回答を生成する仕組み。回答には参照元ファイル名がボタンとして付き、同一スレッド内なら会話の続きとして追加質問にも対応。新規AWSアカウントと新規Slackワークスペースだけでゼロから構築し、実際に質問→回答が成立するところまで検証済み。

構成のポイントは、Lambdaを「3秒以内に即応答する受信役」と「検索・生成を担う処理役」の2段に分離し、Slack Events APIのリトライ制約を回避したこと。さらにLambdaには追加ライブラリを一切持たせず、署名検証はPython標準ライブラリとboto3だけで実装。「ビルド成果物が静かに壊れる」リスクごと排除する設計判断が肝。

製品マニュアルやFAQ、技術仕様書など任意のドキュメントにも応用できる汎用構成。

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