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。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルにある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RAG（検索拡張生成）システムをPythonで作ります。 汎用的なLangChainと、軽量なベクトルデータベースであるChroma、そしてOpenAIのAPIを組み合わせて構築します。 最終的に、自分のPCにある独自の資料について「○○について教えて」と質問して、正確な引用付きで回答が得られる状態を目指します。 📦 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45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの LLMが生成したPythonコードを、メイン環境から隔離されたDockerコンテナ内で実行し、結果を安全に回収する「サンドボックス・エグゼキューター」を構築します。 OpenAI APIやAnthropic APIと連携させ、AIがファイル操作や計算を伴うタスクを自分のPCを壊すリスクなしに実行できる環境を整えます。 前提知識として、Pythonの基本的な文法と、Dockerのインストールが済んでいることを想定しています。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...