<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>ローカル検索 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%AB%E6%A4%9C%E7%B4%A2/</link><description>Recent content in ローカル検索 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Tue, 15 Sep 2026 17:36:18 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%AB%E6%A4%9C%E7%B4%A2/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Python RAG入門 ローカル検索の実装方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/langchain-rag-local-pdf-tutorial/</link><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/langchain-rag-local-pdf-tutorial/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約45分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;手元のPDFファイルを読み込み、その内容に基づいてAIが回答する「ローカルRAG（検索拡張生成）システム」の最小構成を構築します。
具体的には、LangChainとChromaDBを組み合わせ、プロプライエタリなデータを外部に流出させすぎずに検索・回答できるPythonスクリプトを完成させます。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>