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PythonとLangChainでRAGパイプラインを自作する方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG(検索拡張生成)システムを構築します 外部API(OpenAI)とローカルベクトルDB(Chroma)を組み合わせた、実務で即戦力になる最小構成のPythonスクリプトを完成させます 前提知識として、Pythonの基本的な文法(変数、関数、pip操作)を理解している必要があります 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年7月5日 · 9 分 · 4474 文字 · Negi AI Lab
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PythonとLangChainで自分専用のPDF検索AIチャットボットを作る方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手持ちのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するローカル完結型のRAG(検索拡張生成)システムを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法(変数、関数、pipでのインストール)を理解していること。 必要なもの: Python 3.10以降の環境、8GB以上のメモリ(16GB推奨)、インターネット接続(ライブラリとモデルの初回ダウンロード用)。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月28日 · 9 分 · 4377 文字 · Negi AI Lab
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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) ...

2026年6月17日 · 8 分 · 3837 文字 · Negi AI Lab