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Python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 手持ちのPDFやテキストファイルを読み込み、その内容に基づいてAIが回答する「ローカルデータ検索RAGスクリプト」を作成します。 外部にデータを漏らさないためのローカルLLM(Ollama)への切り替え方法まで網羅します。 前提知識として、Pythonの基本的な文法(変数、関数、pipでのライブラリインストール)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9月24日 · 10 分 · 4584 文字 · Negi AI Lab
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Qdrant 使い方 Python ベクトルデータベース入門

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの OpenAIのEmbedding APIとベクトルデータベース「Qdrant」を組み合わせて、数千件のドキュメントから瞬時に「意味」で情報を引き出す検索スクリプトを作ります。 Pythonを使って、データのベクトル化からデータベースへの保存、そして検索の実行までを一つのパイプラインとして実装します。 ...

2026年9月19日 · 10 分 · 4891 文字 · Negi AI Lab