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リリースノート

v2.0.0 (2026-07) — アーキテクチャ大改編​

備考

以下の v1.x の項目は、改編前のアーキテクチャを前提とした過去の記録です。現行アーキテクチャについては本 v2.0.0 の項目を参照してください。

チャットオーケストレーションの内製化 (Langflow 廃止)​

  • チャット/エージェント実行が AI Chat Web 内蔵エージェント(AgentOrchestrator + ToolRegistry)に一元化されました。
  • Langflow エンジンおよび15個のカスタムコンポーネント、Arize Phoenix、Jupyter がスタックから削除されました。
  • LLM 推論は LiteLLM(:4000, gpt-4o) ゲートウェイを経由します。エージェントの実行フローはチャット画面の「作業を表示」で確認します。

MCP / オントロジー統合​

  • 旧独立サービス plantpulse-mcp-server(:50000) と plantpulse-ontology(:8888) はアーカイブされ、プラットフォームの server-web 統合 MCP(/api/v5/mcp、api_key 認証)に置き換えられました。オントロジーツールは統合 MCP に吸収されています。
  • 内蔵エージェントの ToolRegistry が tools/list からツールを動的に検出します。

RAG → LightRAG への移行​

  • 自社開発の RAG サーバー(旧 plantpulse-rag)が公式 LightRAG 1.5.4 サーバーに置き換えられました。ドキュメント管理は LightRAG WebUI(/webui)で行います。

インフラの共用化​

  • PostgreSQL・Cassandra・Redis・MinIO は PlantPulse プラットフォームのインストール環境を共用します (AI スタック内蔵での起動は廃止)。

v1.4.0 (2026-03-29)​

ドキュメント​

  • 質問例を178件に拡充 (フィーチャーストアの細分化、複合質問の強化、ビジネスシナリオの追加)
  • トラブルシューティングガイドを追加
  • API 連携ガイドを追加
  • リリースノートページを追加
  • README に GitBook オンラインマニュアルの URL を追加

v1.3.0 (2026-03-29)​

ドキュメント​

  • 質問例を170件に拡充 (ドメイン別に細分化)
  • 付録のアルゴリズムガイドを3件追加:
    • RAG アルゴリズムを理解する (チャンキング、埋め込み、ハイブリッド検索、リランキング)
    • AI モデルアルゴリズムを理解する (TSPulse 異常検知、TTM 予測、フィーチャーストア)
    • オントロジー(ナレッジグラフ)を理解する (グラフ DB、サブグラフ探索)
  • トラブルシューティングガイドを追加
  • API 連携ガイドを追加
  • リリースノートページを追加

v1.2.0 (2026-03-29)​

ドキュメント​

  • 付録のアルゴリズムガイドを3件追加

v1.1.0 (2026-03-29)​

ドキュメント​

  • 質問例ページを追加 (130件)

v1.0.0 (2026-03-29)​

初期リリース​

PlantPulse AI 製品マニュアル GitBook の初期構築。

プラットフォーム構成​

  • 151個の MCP ツールを統合
    • PlantPulse MCP Server: 116個の読み取り専用 API
    • TimeSeries-Insight: 27個の AI 分析ツール
    • Ontology: 5個のグラフツール
    • RAG: 3個の検索ツール
  • 15個のカスタム Langflow コンポーネント
  • AURA LLM — 産業特化の自社モデル (LLM + Embedding + Reranker)

AI モデル​

モデル用途
AURA LLM対話/分析/レポート生成
AURA Embeddingベクトル埋め込み (2560次元)
AURA Reranker検索結果の再ランキング
IBM Granite TSPulse時系列の異常検知
TinyTimeMixer (TTM)時系列予測

インフラ​

構成要素技術
バックエンドJava 21 / Spring Boot 3.4, Python / FastAPI
グラフ DBNeo4j
ベクトル DBQdrant
リレーショナル DBPostgreSQL 18
時系列 DBApache Cassandra
キャッシュValkey (Redis 互換)
オブジェクトストレージMinIO (S3 互換)
LLM プロキシLiteLLM
AI ワークフローLangflow
AI オブザーバビリティArize Phoenix
実験環境Jupyter Notebook

モジュール別の主な機能​

AI Chat Web

  • 自然言語による工場データの照会
  • SSE リアルタイムストリーミング応答
  • ECharts/Mermaid によるリッチな可視化
  • マルチ AI Flow 管理

MCP Server

  • OPC-UA/ISA-95 ベースの116個の読み取り専用 API
  • 10のデータドメイン: 設備、OPC、作業指示、サイト、タグ、OEE、カレンダー、システム、RAM、EMS、アラーム、ポイントなど
  • KST ネイティブの時刻処理

TimeSeries-Insight

  • 7ドメインの異常検知 (IBM Granite TSPulse)
  • 7ドメインの予測 (TinyTimeMixer TTM)
  • アラームの詳細分析 (統計、継続時間、相関関係)
  • フィーチャーストア (時間別/日別の自動計算、ベクトル埋め込み、LLM コンテキスト)
  • 設備健全性スコア (0~100)

Ontology

  • 14種類のノードタイプによる工場ナレッジグラフ
  • サブグラフ探索 (depth 指定)
  • PlantPulse DB ↔ Neo4j の60秒ごとの自動同期

RAG

  • 4つの検索モード (hybrid, naive, local, global)
  • ハイブリッド検索 (Dense + Sparse)
  • マルチモーダル対応 (テキスト + 画像 + テーブル)
  • Docling ドキュメントパーサー、リランカー

AI Studio

  • Langflow によるビジュアルフロープログラミング
  • 15個の PlantPulse 専用コンポーネント
  • LiteLLM LLM プロキシ
  • Arize Phoenix による AI 評価/モニタリング
  • Jupyter Notebook 実験環境