<?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>ChromaDB 入門 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/chromadb-%E5%85%A5%E9%96%80/</link><description>Recent content in ChromaDB 入門 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, 13 Oct 2026 08:32:31 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/chromadb-%E5%85%A5%E9%96%80/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>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</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/python-rag-local-chromadb-tutorial/</link><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/python-rag-local-chromadb-tutorial/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約40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;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。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>