ローカルRAG

3行要約 結論：プライバシー重視のローカルRAG（文書検索）には、メモリ32GB以上のApple Silicon Macが最適解。 判断軸：EmbeddingGemma 2は高精度だが、数千〜数万ファイルを快適に検索するにはメモリ帯域（GB/s）が重要。 注意点：8GB/16GBモデルはインデックス作成中にスワップが発生し、実用的な速度が出ないため避けるべき。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFドキュメントの内容を、完全にオフラインで解析・回答する「ローカルRAG（検索拡張生成）システム」 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数）がわかり、ターミナルでコマンド操作ができること 必要なもの：メモリ32GB以上のPC（GPUはRTX 3060 12GB以上推奨。MacならM2/M3搭載機）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品 ...