AIテキスト OllamaのEmbeddingモデルを使う方法（Python + Chroma DB）
OllamaのEmbeddingモデルをPythonで実装し、Chroma DBで検索・RAGに利用する手順をわかりやすく解説します。
RAG
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AIテキスト PythonでRAGを実装：Ollama（llama3.1）＋Chroma DBで“検索して答える”
PythonからRAGを試す最短ルートとして、Ollamaのllama3.1とChroma DBで「ユーザー側検索→LLM生成」を実装します。動く最小コードと、つまずきやすいAPI差分も最新情報で確認します。
AIテキスト Chroma DBとは？Python定番ベクトルDBを試す
RAGでは、ユーザーからの質問に答える際に、まず知識ベースから関連情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を基にLLMが「生成（Generation）」を行います。まず知識ベースをChroma DBで準備しましょう。Chroma D...
AIテキスト RAGとは何か：LLM単体の限界を超えて「自分のデータ」で答えさせる方法
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、LLMの外に知識ベースを置き、必要な情報を検索してから回答させる仕組みです。LLM単体の弱点（知識が固定・全文を読めない）を補い、正確性と最新性を上げる考え方を最短で整理します。