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Pythonで自社文書を即座に検索できるRAGパイプラインをローカル実装する方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事では、手元のPDFファイルやテキストデータをLLMに学習させることなく、必要な情報を「検索」して回答させるRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを構築します。 具体的には、LangChainとChromaDBを使い、Embedding(ベクトル化)処理をローカルPCで行うことで、情報のプライバシーを保ちつつ高速に検索できるPythonスクリプトを完成させます。 ...

2026年10月13日 · 10 分 · 4665 文字 · Negi AI Lab
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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。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年8月30日 · 9 分 · 4226 文字 · Negi AI Lab