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RTX 4080でRAGを自作する — Ollama × ChromaDB × Python 150行の全記録

Zenn / 3/15/2026

💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage

Key Points

  • RTX 4080を活用したローカルRAG実装を、OllamaとChromaDBの組み合わせで実演する手法を解説
  • 全体で約150行のPythonコードに収まる、コンパクトなRAGパイプラインを紹介
  • OllamaによるオンデマンドLLM推論とChromaDBのベクトル検索を統合して、回答精度と速度を検証
  • プライバシー重視・オフライン運用の利点や、クラウド依存を減らす実例としての価値を強調
はじめに 「社内ドキュメントをAIに検索させたい」「自分のブログ記事をLLMに読ませて質問応答したい」 2026年、RAG(Retrieval-Augmented Generation)はAIアプリの定番アーキテクチャになった。しかし多くの解説記事は OpenAI API + Pinecone を前提としていて、完全ローカルで動く実装の情報は少ない。 この記事では、RTX 4080 (16GB VRAM) 1枚で、外部APIゼロ・月額ゼロで動くRAGシステムを自作した全記録を公開する。 実験の構成 ドキュメント群(Markdown 19本) ↓ チャンク分割(500文字 × ...

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