<?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>LangChain Python on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/langchain-python/</link><description>Recent content in LangChain Python 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>Mon, 13 Apr 2026 22:55:08 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/langchain-python/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen2.5 32B 使い方 入門：ローカル環境で爆速RAGシステムを構築する方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/local-rag-qwen2-5-32b-ollama-tutorial/</link><pubDate>Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/local-rag-qwen2-5-32b-ollama-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;ul&gt;
&lt;li&gt;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」&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;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&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;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&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"&gt;
&lt;p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888"&gt;📦 この記事に関連する商品&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>