金融特化型 RAG & 引用一致率監査エージェント
日本語技術ドキュメント体系

LangGraph 5ノード有向グラフ状態マシン、MCP 独立ツール連携、CJK Bi-gram + 金融数値 BM25 & Dense RRF 融合、Elasticsearch / Discovery Engine 検索アダプタ、CLI優先・Azure OpenAI / Vertex AI 兜底の LLM Provider チェーン、文単位引用一致率数理モデル、FastAPI SSE ストリーミング、Datadog 可観測性の完全なアーキテクチャ設計。

Ubuntu 上でのセットアップ、systemd 常駐デーモン管理、Caddy リバースプロキシ設定、Web Showcase 金融端末の操作手順、全 API 仕様 (SSE / REST / Hot-Reload)、夜間適時開示バッチ、CI 評価実行手順。

なぜ一般 RAG が金融実務で破綻するのか、Linear Chain に対する LangGraph の優位性、MCP 規格の意義、BM25 vs ベクトルの四象限分布、東証 PBR 1倍割れ是正要請・伊藤レポート ROE 8%・バリュートラップの数理的背景。

「小学生でもわかる！金融AIきしゃハイペリオンのぼうけん」。小学5年生のハルキくんとAIフクロウ記者が、会社のつうちひょう（決算）、名探偵のふたつの虫眼鏡、プロの電卓、鬼編集長の赤ペンチェックを探検する物語。

日経法人サービス本番運用基準を満たすマルチクラウド（AWS Lambda LWA + GCP Discovery Engine / Vertex AI）および Datadog SLO 監視・Terraform 構成仕様書。