PythonとLlamaIndexで作るRAGローカル検索の実装ガイド

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★☆☆☆

この記事で作るもの

• 手元のPDFやテキストファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG（検索拡張生成）チャットスクリプトを作成します。
• 前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pip操作）がわかること。
• 必要なもの: OpenAI APIキー、またはローカルLLMを動かせるPC環境。

先に確認するスペック・料金

RAGの実装には、データをベクトル化（Embedding）する工程と、回答を生成する（Generation）工程の2つが必要です。 OpenAIのAPIを使う場合、小規模なドキュメント（100ページ程度）なら月額$1〜$5もあれば十分運用できますが、社内ドキュメントが数万件を超える場合は定額制のローカル環境を検討すべきです。

ローカルLLMで完結させるなら、VRAM 12GB以上のGPU（RTX 3060 12GBやRTX 4070以上）が必須です。 VRAMが足りないと、推論速度が1トークン/秒以下になり、実務では使い物になりません。 Macユーザーなら、メモリ（ユニファイドメモリ）16GB以上のM2/M3モデルがあれば、CPU/GPU共有メモリの恩恵で比較的スムーズに動作します。 もし「まずはお試し」という段階なら、API課金の方が初期投資を抑えられるため、本ガイドではOpenAI APIを基準に進めます。

なぜこの方法を選ぶのか

RAGの実装には「LangChain」と「LlamaIndex」の2大選択肢がありますが、私は「LlamaIndex」を推奨します。 LangChainは汎用性が高すぎて、RAGを作る際に記述量が増え、内部構造がブラックボックス化しやすい欠点があります。 一方、LlamaIndexは「データ接続と検索」に特化しており、RAGに必要な機能が最初から最適化されています。

以前、私はLangChainで複雑なRAGパイプラインを組んだ際、プロンプトの調整だけで1日を溶かした経験があります。 LlamaIndexに乗り換えたところ、デフォルト設定のままでも検索精度が20%向上し、コード量も3分の1に減りました。 実務で「早く、確実に動くもの」を作るなら、現時点ではLlamaIndex一択だと断言します。

Step 1: 環境を整える

まずはプロジェクト用のディレクトリを作成し、必要なライブラリをインストールします。

mkdir my-rag-project
cd my-rag-project
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合は venv\Scripts\activate

# LlamaIndex本体とOpenAI連携用パッケージをインストール
pip install llama-index openai python-dotenv

llama-indexはRAGの骨格を、openaiは言語モデルと埋め込みモデルを利用するために必要です。 python-dotenvはAPIキーを安全に管理するために使います。 バージョンによる挙動の差を避けるため、2024年中盤以降の最新安定版が入るようにしてください。

⚠️ 落とし穴: 古いチュートリアル記事ではpip install llama-indexだけで完結すると書かれていますが、現在はプラグイン制に移行しています。 llama-index-llms-openaiやllama-index-embeddings-openaiなどのパッケージが内部で必要になるため、エラーが出た場合は個別にインストールする手間が発生することを覚えておいてください。

Step 2: 基本の設定

APIキーの管理と、ドキュメントの読み込み設定を行います。 プロジェクトのルートに.envファイルを作成し、OpenAIのキーを記述してください。

OPENAI_API_KEY=sk-xxxx...

次に、Pythonスクリプト（app.py）を作成します。

import os
from dotenv import load_dotenv
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

# .envから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# 設定の初期化
# GPT-4o-miniはコストパフォーマンスが最強なので、実務での検証にはこれを使います
Settings.llm = OpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.1)
# 埋め込みモデルは標準的なtext-embedding-3-smallを選択
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small")

def initialize_index():
    # 'data'フォルダ内のファイルを一括読み込み
    # PDF, TXT, Markdownなど主要な形式に自動対応しているのがLlamaIndexの強み
    documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

    # データをベクトル化してインデックスを作成
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
    return index

if __name__ == "__main__":
    # dataフォルダがないとエラーになるので作成しておく
    if not os.path.exists("./data"):
        os.makedirs("./data")
        print("dataフォルダを作成しました。ここにファイルを置いてください。")

temperature=0.1に設定しているのは、RAGにおいて「モデルの創造性」は不要だからです。 事実に基づいた回答をさせるため、ランダム性を極限まで抑えるのが定石です。 また、text-embedding-3-smallは旧モデルに比べて安価（1kトークンあたり$0.00002）でありながら、検索精度が非常に高いため、現時点での最適解です。

Step 3: 動かしてみる

dataフォルダに、適当なテキストファイルやPDFを放り込んでください。 例えば、自分の会社の就業規則や、製品の仕様書などが最適です。 ここでは「テスト用.txt」に「私の趣味は、深夜にRTX 4090の排熱で部屋を暖めることです」と書いて保存したと仮定します。

# app.pyの末尾に追記
def ask_question(index, question):
    # インデックスをクエリエンジンに変換
    # similarity_top_k=3 は「関連する箇所を上位3つ探す」という意味
    query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=3)
    response = query_engine.query(question)
    return response

if __name__ == "__main__":
    # ...前述のコードの続き
    if os.listdir("./data"):
        idx = initialize_index()
        res = ask_question(idx, "私の趣味は何ですか？")
        print(f"回答: {res}")

期待される出力

回答: あなたの趣味は、深夜にRTX 4090の排熱で部屋を暖めることです。

LlamaIndexは内部で「ドキュメントを一定の長さ（チャンク）に区切る」「それをベクトル化して保存する」「質問に近いチャンクを検索する」「抽出した内容をGPTに渡して要約させる」という複雑な工程を自動でこなしています。 この「 similarity_top_k 」という数字は非常に重要で、ここを1にすると参照範囲が狭すぎて正確性が落ち、5以上にすると関係ない情報まで拾って回答がボヤける傾向にあります。

Step 4: 実用レベルにする

実務で使うためには、2つの大きな課題があります。 「一度読み込んだデータを毎回ベクトル化し直さないこと」と「チャンクサイズを適切に管理すること」です。 ファイルが増えるたびに全データをベクトル化すると、API代が跳ね上がります。

from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage

STORAGE_DIR = "./storage"

def get_index():
    if not os.path.exists(STORAGE_DIR):
        # 初回実行時：データを読み込んで永続化
        print("インデックスを新規作成します...")
        documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
        index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
        index.storage_context.persist(persist_dir=STORAGE_DIR)
    else:
        # 2回目以降：保存されたデータを読み込み（API消費なし）
        print("保存済みインデックスを読み込みます...")
        storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=STORAGE_DIR)
        index = load_index_from_storage(storage_context)
    return index

# チャンクサイズの設定（Settingsに追加）
# 1024だと大きすぎてノイズが入ることが多い。実務では512程度がバランスが良い
Settings.chunk_size = 512
Settings.chunk_overlap = 50

chunk_overlapは、チャンクを区切る際に前後の文脈をどれだけ被らせるかの設定です。 これを50〜100程度に設定しておかないと、ちょうど文章の切れ目で重要な情報が分断され、検索にヒットしなくなる「文脈の断絶」が起きます。 私は以前、これを知らずにデフォルト設定で構築し、マニュアルの肝心な数値が検索に引っかからないというトラブルを経験しました。

よくあるトラブルと解決法

次のステップ

ここまでで、ローカルファイルをベースに回答する基礎的なRAGが完成しました。 しかし、実務で100点の回答を目指すなら、次のステップとして「Rerank（再ランキング）」の導入を検討してください。 検索エンジンが拾ってきた上位10件の情報を、さらに精度の高い別のモデル（Cohereなど）で並び替える手法です。 これだけで回答精度が劇的に改善します。

また、データの保存先をローカルファイルではなく、QdrantやChromaといったベクトルデータベースに移行することで、数万件規模の高速検索が可能になります。 まずは今回のスクリプトをベースに、自分の業務でよく使うマニュアルやメモを食わせてみて、どの程度の精度が出るか「体感」することから始めてください。 結局、RAGの精度向上は「泥臭いプロンプトとパラメータの調整」が8割です。

よくある質問

Q1: 社外秘のデータをOpenAI APIに投げても大丈夫ですか？

API経由で送信されたデータは、原則としてモデルの学習には利用されません（Opt-outがデフォルト）。ただし、社内規定で「外部送信自体がNG」な場合は、Ollamaなどのツールを使い、完全ローカル環境でLlamaIndexを動かす構成にする必要があります。

Q2: 検索精度が全然上がらないのですが、何を見直すべきですか？

まずは「チャンクサイズ」を疑ってください。文章が短すぎると文脈が消え、長すぎると関係ない情報（ノイズ）が混じります。また、質問文に「専門用語」が含まれている場合、埋め込みモデルがその単語を正しく理解できていない可能性があるため、シノニム（類義語）辞書の導入も検討してください。

Q3: PDFの中の「表」や「図」は読み取れますか？

通常のSimpleDirectoryReaderだけでは、表データは構造が崩れて読み取られます。複雑な表を含む場合は、LlamaParseという専用のパースサービスを検討してください。これはPDFをMarkdown形式に変換して構造を維持してくれるため、RAGとの相性が抜群に良いです。

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