ローカルLLM・RAG環境構築

YOSHIO.dev / ローカルLLM・RAG環境構築

Local LLM / RAG

ローカルLLM・簡易RAG環境構築の相談

Ollamaなどを使ったローカルLLM環境や、手元の文書を活用する簡易RAG環境の構築をサポートします。まず試してみたい段階から、目的に合わせて小さく導入できます。

サポートできること

大規模なAIシステムではなく、手元のPCや小さな環境で試せる範囲から、LLM活用の入口を作ります。

ローカルLLM初期構築

Ollamaなどを使い、ローカルでLLMを試せる環境づくりを支援します。

簡易RAG環境

手元の文書や資料を参照しながら回答する仕組みを、小さく試せる形で作ります。

導入前の整理

何に使うべきか、ローカルで動かす必要があるか、クラウドAIで十分かを整理します。

向いている相談

  • ChatGPT以外のAI環境も試してみたい
  • 手元の文書をAIで検索・参照したい
  • ローカルLLMの導入手順が分からない
  • 小さな検証環境を作ってから判断したい
  • AI導入で何ができるか整理したい
  • 社内・個人資料を使った簡易RAGを試したい
  • PCスペックやモデル選定を相談したい
  • 運用しやすい範囲で構成したい

料金目安

ローカルLLM/RAG環境構築: 55,000円から

初期構築、簡易検証、使い方の整理を含む小規模導入の目安です。対象文書数、連携範囲、環境条件により変動します。

事前確認

PC環境、扱いたい文書、利用目的、セキュリティ要件を確認し、ローカルLLMが適しているかを判断します。

進め方

目的整理

何をAIに任せたいのか、どの資料を使いたいのかを整理します。

環境確認

PCスペック、OS、利用ツール、ネットワーク条件を確認します。

構築・検証

小さく動く環境を作り、回答精度や使い勝手を確認します。

依頼前にあると助かる情報

  • 使いたい目的や業務内容
  • 対象にしたい文書の種類と量
  • 利用しているPCのOSとスペック
  • クラウドAIを使えない理由があるか
  • 回答精度、速度、費用のどれを優先したいか
  • 社内利用、個人利用、検証利用のどれか

よくある質問

ローカルLLMとChatGPTは何が違いますか?

ローカルLLMは手元のPCなどでモデルを動かす方法です。用途によってはクラウドAIの方が向いている場合もあります。

RAGとは何ですか?

RAGは文書やデータを検索し、その内容を参照しながらAIが回答する仕組みです。手元の資料を活用したい場合に使われます。

ローカルLLMを動かすPCはどれぐらいのスペックが必要ですか?

用途や動かすモデルによって変わります。小さく試すだけならメモリ16GB以上のPCでも検証できますが、快適に使うならメモリ32GB以上、NVIDIA GPU搭載PCならVRAM 8GB以上がひとつの目安です。大きめのモデルやRAGを安定して使いたい場合は、VRAM 12GB〜24GB以上やストレージ容量も含めて確認します。

ローカルLLM・RAG環境について相談する

目的や資料がまだ整理できていなくても、どの方法が現実的か一緒に確認できます。

お問い合わせフォームへ