← ローカルLLM 一覧

🗺️ 第7章の目次です（ローカルLLM 全体目次 へ戻る）。 ⚠️ ベクトルDB・フレームワークは更新が速い。「要最新確認」。

第7章 ── ローカルRAGとアプリ

ここまでの部品（モデル・量子化・エンジン・API・埋め込み）を組み合わせ、完全ローカルで動くアプリに仕立てます。RAGで手元の文書を文脈として与え、ベクトルDBで検索を支え、オフライン・プライベートなアプリへ、最後にツールを使うローカルエージェントへ。自分のデータを1バイトも外に出さずに賢く使うのがゴールです。

トピック一覧

• ローカルRAGの構成 — 取り込み→分割→埋め込み→検索→生成のパイプライン
• ローカルベクトルDB — Chroma/FAISS等の選択と永続化
• オフライン・プライベートなLLMアプリ — 完全ローカルの構成例と安全性
• ローカルエージェントとツール使用 — ツール呼び出しでLLMに手足を与える

この章のゴール

• ローカルRAGの各段の役割を説明し、最小実装を組める
• 用途に応じてベクトルDBを選べる
• 完全オフラインのアプリ構成を設計できる
• ローカルでツール使用エージェントを動かす際の勘所と危険を理解する

隣接分野

• RAG の原理（検索拡張生成の仕組み）は機械学習 → 検索拡張生成
• ツール使用・エージェントの原理は機械学習 → ツール使用とエージェント