【RAG入門③】LangChainでRAGを実装する
Zenn / 3/25/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- LangChainを使ったRAG実装の入門手順として、検索（Retriever）から生成（LLM）までの流れを実装例ベースで整理しています。
- ドキュメントを分割・インデックス化し、ユーザー質問に対して関連情報を取得してプロンプトに組み込む構成（典型的なRAGパイプライン）が説明されています。
- チェーン/コンポーネントを組み合わせることで、取得した根拠を踏まえた回答生成を実現する考え方が示されています。
- 実装を通じてRAGの基礎（必要な部品、接続方法、役割分担）を掴むことを目的にしています。
はじめに
前回の記事では、スクラッチ実装のRAGの中身（チャンク・ベクトル・類似度）の可視化を行いました。
今回は、LangChain を使用し、RAGを実装します。
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この記事は前回までの続きです。環境構築（Ollamaのインストール、モデルのダウンロード）は第1回の記事を参照してください。
コードはGitHubで公開しています⬇️
https://github.com/norma2627/rag-from-scratch/tree/main/03-langchain-rag
LangChainとは
LangChain は、LLMを使ったアプリケーションを開発するためのフレ...
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