RTX 4080でRAGを自作する — Ollama × ChromaDB × Python 150行の全記録
Zenn / 2026/3/15
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 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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