DataAnalytics RAG Architecture

Gemini Embedding 001 Qdrant Cloud Google Meet / Drive / Docs API Gemini 2.0 Flash MCP Server TypeScript

Data Pipeline

Google Meet

会議録画

Google Drive

録画ファイル

Google Docs

Geminiメモ（タブ）

API取得 + 話者分離パース

Gemini 2.0 Flash

要約 + トピック分割 + 決定事項/TODO抽出

全体サマリー生成トピック区切り検出決定事項抽出 TODO抽出

4-Layer Chunking

Layer 0

Meeting

会議全体のサマリー + メタデータ（日付・参加者・プロジェクト）

1 point / meeting

Layer 1

Topic

トピック区切り（10-30分単位）+ 要約・決定事項・TODO

N points / meeting

Layer 2

Speaker Segment

話者発言ブロック（500トークン目安）+ 話者名

M points / topic

Layer 3

Chunk

検索最小単位（512トークン・15%オーバーラップ）

K points / segment

Gemini Embedding 001 (3072次元)

Qdrant Cloud

Collection: knowledge / Distance: Cosine

Vectors

3072dim

Payload Index

6fields

Filters

layer / speaker / project / date

MCP Server (stdio)

Claude Code から直接アクセス

knowledge_search

セマンティック検索

knowledge_meeting_list

会議一覧

knowledge_meeting_detail

会議詳細

knowledge_topic_detail

トピック詳細

knowledge_ingest

データ投入

knowledge_stats

統計情報

Search Flow

Query

"田中さんが予算について話した内容"

Embed

[0.12, -0.34, ...]

3072dim

Qdrant

speaker: "田中"

cosine similarity

Result

0.710 Q2の広告費は前期比120%...

Qdrant Payload Schema

{
  "layer":         0 | 1 | 2 | 3,
  "meeting_id":    "doc_1a2b3c...",
  "meeting_title": "A社定例会議",
  "meeting_date":  "2026-03-20",
  "project_id":    "projectA",
  "tags":          ["営業", "定例"],
  "speaker":       "田中",
  "topic_title":   "予算承認について",
  "text":          "...",
  "summary":       "...",
  "decisions":     ["Q2予算承認"],
  "todos":         ["見積書作成"],
  "source":        "google_meet"
}