ローカルLLMって本当に開発に使える？（２）RAG編 — Swift仕様をベクトルDBに入れたら誤検出が76%減った
Zenn / 2026/5/6
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- ローカルLLMの開発利用を「RAG（検索拡張生成）」観点で検証し、実運用に近い形で評価した点が主題になっている
- Swift仕様（ルール/フォーマット等の対象）をベクトルDBに格納して検索・参照させた結果、誤検出が76%減少したという改善データが示されている
- RAGの品質はベクトル化・DB投入・検索の設計に強く依存するため、ローカルLLMの効果は“単体性能”より“検索連携の作り込み”で決まることを示唆している
- ローカルで完結させたい開発チームにとって、RAGを適切に組むことで実用性を底上げできる具体例として読める
https://zenn.dev/hakaru/articles/m2dx-local-llm-audit-zero-true-positives
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この記事の対象プロジェクト
M2DX — iOS/macOS 向け MIDI 2.0 対応 DX7 互換 FM シンセサイザーアプリ。TestFlight 公開ベータ で試せる
M2DX-Core — M2DX の DX7 互換エンジン部分。Pure Swift、Apache 2.0 で OSS 公開: github.com/hakaru/M2DX-Core
MIDI2Kit — M2DX-Core が依存する Swift 製 ...
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