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バージョン: 2025-11-18

LLMGraphvis 開発者ガイド

1. はじめに​

このガイドは、LLMGraphvisプロジェクトの開発に参加するための基本的な情報を提供します。本プロジェクトの目標は、大規模言語モデル(LLM)を活用して、直感的なネットワーク可視化と対話的な分析を実現する、軽量で効率的なプラットフォームを構築することです。

このドキュメントは、実装をゼロから再構築する現在の方針に基づき、意図的にシンプルに保たれています。

2. 技術スタックと前提条件​

開発を始める前に、以下のツールがインストールされていることを確認してください。

  • Python: 3.12 以上
  • Node.js: 26.x 以上
  • Docker: データベース(PostgreSQL)の起動にのみ使用します。

3. プロジェクト構造​

3.1. 主要ディレクトリ​

プロジェクトは、明確な責務を持つ3つの主要なサービスで構成されます。

LLMGraphvis/
├── backend/ # バックエンド (FastAPI)
├── frontend/ # フロントエンド (React)
└── networkx-api/ # ネットワーク計算サービス (FastAPI)
  • backend: 認証、ビジネスロジック、LLMとの連携を担当します。
  • frontend: ユーザーインターフェースを提供します。
  • networkx-api: グラフ理論に基づいた計算(レイアウト、中心性など)を実行する専門サービスです。

3.2. 各サービスのディレクトリ構造(推奨)​

開発の初期段階では、以下の構造を推奨します。これはあくまで出発点であり、プロジェクトの成長に合わせて最適化する責任はあなたにあります。

backend / networkx-api (FastAPI)
backend/
├── app/
│ ├── api/
│ │ └── endpoints/
│ │ ├── auth.py
│ │ └── chat.py
│ ├── core/
│ │ └── config.py
│ ├── db/
│ │ ├── base.py
│ │ └── session.py
│ ├── models/
│ │ ├── chat.py
│ │ └── user.py
│ ├── schemas/
│ │ ├── chat.py
│ │ └── token.py
│ ├── services/
│ │ ├── chat_service.py
│ │ └── llm_service.py
│ └── main.py
├── tests/
└── requirements.txt
frontend (React + Vite)
frontend/
├── public/
├── src/
│ ├── assets/
│ ├── components/
│ │ ├── common/
│ │ └── specific/
│ ├── hooks/
│ ├── pages/
│ │ ├── ChatPage.tsx
│ │ └── LoginPage.tsx
│ ├── services/
│ │ └── api.ts
│ ├── stores/
│ │ ├── authStore.ts
│ │ └── chatStore.ts
│ ├── styles/
│ ├── types/
│ └── main.tsx
├── index.html
├── package.json
└── tsconfig.json

4. ローカル開発環境のセットアップ​

Step 1: プロジェクトの初期化と環境変数の設定​

プロジェクトはリモートリポジトリが存在しない状態で開始されるため、まずローカルに開発ディレクトリを構築します。

# プロジェクト用のディレクトリを作成し、移動します
mkdir LLMGraphvis
cd LLMGraphvis

# 各サービスのディレクトリを作成します
mkdir backend frontend networkx-api

# 環境変数のテンプレートをコピー
# この.envファイルはプロジェクトのルートに配置してください
cp path/to/your/.env.example .env

.envファイルを開き、POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD, POSTGRES_DBを含むすべての必須変数を設定してください。

Step 2: データベースの起動​

Docker Composeのような抽象化ツールは使わず、Dockerコマンドを直接実行してPostgreSQLコンテナを起動します。これにより、依存関係が明確になります。

# .envファイルからデータベース設定を読み込んでコンテナを起動します
docker run --name graphvis-db \
--env-file .env \
-p 5432:5432 \
-v pgdata:/var/lib/postgresql/data \
-d postgres

注意: コンテナが正常に起動したか docker ps コマンドで確認してください。

Step 3: 依存関係のインストール​

各サービスのディレクトリに移動し、必要なパッケージをインストールします。

# バックエンド
cd backend
pip install -r requirements.txt

# ネットワーク計算サービス
cd ../networkx-api
pip install -r requirements.txt

# フロントエンド
cd ../frontend
npm install

Step 4: サービスの起動​

各サービスを個別のターミナルで起動します。

# ターミナル1: バックエンドを起動
cd backend
uvicorn main:app --reload --port 8000

# ターミナル2: ネットワーク計算サービスを起動
cd networkx-api
uvicorn main:app --reload --port 8001

# ターミナル3: フロントエンドを起動
cd frontend
npm run dev

これで、http://localhost:5173(フロントエンドのデフォルトポート)にアクセスして開発を開始できます。

5. コーディング規約​

コードの品質と一貫性を保つため、以下の規約に従ってください。

Python (backend / networkx-api)​

  • スタイルガイド: PEP 8 に準拠します。コードの一貫性を保つため、以下のツールを使用します。
  • フォーマット: Black を使用して、PEP 8準拠のコードフォーマットを自動的に適用します。
  • インポート順序: isort を使用して、インポート文を整理します。
  • リント: Ruff を使用して、スタイルガイド違反や潜在的なエラーを検出します。
  • 型チェック: mypy を使用します。
  • Docstring: Google Style に準拠します。

JavaScript / TypeScript (frontend)​

  • スタイルガイド: Google JavaScript Style Guide に準拠します。
  • ツール: ESLint と Prettier を使用し、eslint-config-google を設定して規約を強制します。
  • ドキュメンテーション: すべての主要な関数とコンポーネントにはJSDocを記述します。

6. ブランチ戦略とコミットメッセージ​

ブランチ戦略​

シンプルな GitHub Flow を採用します。

  1. main ブランチから、機能や修正内容を表す名前のブランチを作成します。(例: feat/add-new-layout, fix/login-bug)
  2. 作業が完了したら、main ブランチに対するプルリクエストを作成します。
  3. コードレビューを経て、main ブランチにマージします。

コミットメッセージ​

コミットメッセージは Conventional Commits の規約に従います。

  • 書式: <type>(<scope>): <subject>
  • type: feat, fix, docs, style, refactor, test, chore のいずれか。
  • scope: backend, frontend, networkx-api のいずれか。

良い例: feat(frontend): ユーザープロフィールのページを追加

悪い例: バグ修正

7. 参考リンク​