Python RAG入門 ローカル検索の実装方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 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。 ...
ChromaDB
PythonとLangChainを使って、手元のPDFやテキストファイルを知識源として回答する「RAG（検索拡張生成）システム」をゼロから構築します。
この記事を読み終える頃には、社外秘のドキュメントを読み込ませても情報漏洩のリスクを抑えつつ、正確に回答する自分専用のAI検索エンジンが手元で動いているはずです。 所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したフォルダ内のPDFファイルを解析し、内容に基づいた回答を生成するPythonスクリプト データの外部流出を最小限に抑えつつ、ベクトルデータベースで高速検索するパイプライン 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Ollamaが動作するローカル環境）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
PythonでRAGを自作する！ローカル検索の実装と使い方入門
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分の持っているPDFファイルを読み込み、その内容について回答するPythonスクリプト LangChainとChromaDBを組み合わせた、最も標準的で拡張性の高いRAGパイプライン プログラム経験が少しあれば、コピペと環境構築だけで「自分専用の知恵袋」が手に入ります 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...