Go、PostgreSQL、Ollamaを使ったクラウドAPI不要のローカルRAGシステム構築

この記事では、クラウドAPIを使わずに、Go、PostgreSQLのpgvector拡張機能、Ollamaを使用して、ローカルRAG（検索拡張生成）システムを構築する方法について説明しています。このシステムは、ドキュメントのオフラインインデックス作成用の取り込みCLIと、リアルタイムでユーザーのクエリを処理するREST APIの2つの主要コンポーネントで構成されています。ドキュメントはチャンクに分割され、nomic-embed-textモデルを使用して埋め込まれ、セマンティック検索のためにpgvectorを使用してPostgreSQLに保存されます。クエリ時には、システムはクエリの埋め込みを生成し、近似最近傍探索（HNSW）を使用して類似したチャンクを見つけ、関連するコンテキストをOllama経由でllama3.2モデルに渡して回答を生成します。このアプローチにより、外部API呼び出しを回避し、データのプライバシーと自律性を完全に確保できます。この記事では、ベクトル空間の一貫性を維持するために、インデックス作成とクエリの両方で同じ埋め込みモデルを使用することの重要性を強調しています。