import osfrom anthropic import Anthropicfrom rooking_rag.retriever import DocumentRetriever # 社内ドキュメントを検索するRAGレトリーバーretriever = DocumentRetriever(index="rooking-knowledge-base") client = Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])  def ask(question: str) -> str:    # 質問に関連する社内ドキュメントを検索    passages = retriever.search(question, top_k=5)    context = "\n\n".join(p.text for p in passages)     system_prompt = (        "あなたはルーキング社内向けのAIアシスタントです。"        "以下のコンテキストのみを根拠に、正確かつ簡潔に回答してください。"        f"\n\n# コンテキスト\n{context}"    )     response = client.messages.create(        model="claude-sonnet-5",        max_tokens=1024,        system=system_prompt,        messages=[{"role": "user", "content": question}],    )     return response.content[0].text  def main():    question = "オフグリッドAIインフラの導入メリットは？"    answer = ask(question)    print(f"Q: {question}")    print(f"A: {answer}")  if __name__ == "__main__":    main()