『三国志』を使って簡単なRAGを作ってみた
Zenn / 2026/5/8
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 『三国志』テキストを題材に、RAG（検索拡張生成）の“簡単な”実装手順を示している。
- 文章を分割し、ベクトル化して検索に使い、取得した関連情報をLLMに渡す流れで回答生成する。
- 環境構築や実装のつまずきどころを踏まえ、最小構成で動く例として整理している。
- 文化/コンテンツ素材を使うことで、RAGの有用性を直感的に検証できる構成になっている。
1. はじめ
最近、LLMアプリケーション開発を学ぶ中で、RAGという仕組みに興味を持ちました。
そこで今回は、青空文庫の『三国志』をデータソースとして、簡単なRAGアプリケーションを実装してみました。
今回の目的は、高度なRAGアプリケーションを作ることではありません。まず、以下の流れを自分で実装しながら理解することを目的にします。
テキストデータを読み込む
前処理を行う
文書をchunkに分割する
各chunkをEmbeddingに変換する
FAISSにベクトルを保存する
metadataで原文情報を管理する
質問に近いchunkを検索する
検索結果をLLMに渡して答えを生成す...
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