https://ai.negi-lab.com/tags/openai-embedding-%E6%96%99%E9%87%91/Recent content in OpenAI Embedding 料金 on Negi AI Labhttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pnghttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pngHugo -- 0.154.5jaTue, 23 Jun 2026 07:53:11 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/python-rag-faiss-local-implementation-guide/Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/python-rag-faiss-local-implementation-guide/<p><strong>所要時間:</strong> 約45分 | <strong>難易度:</strong> ★★★☆☆</p> <h2 id="この記事で作るもの">この記事で作るもの</h2> <ul> <li>手元のPDFやテキスト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。</li> <li>LangChainとFAISSを使用し、外部のSaaSデータベースに頼らずローカル環境でベクトル検索を完結させるPythonスクリプトを作成します。</li> <li>動作確認にはOpenAIのAPIを使用しますが、将来的にローカルLLMへ差し替え可能な構成にします。</li> </ul> <div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"> <p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888">📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認）</p>