RAG Hanzon

Appearance

環境構築 ​

このセクションではpythonの実行環境を作っていきます。

ハンズオン当日はここから一緒に作業をしていきます。

ハンズオン用の作業ディレクトリを作る ​

bash
mkdir rag-hanzon

📁 作業ディレクトリ

以降の作業は全てこのディレクトリ内で行います。

Python環境の構築 ​

ハンズオンで使うPythonを実行するための仮想環境を作ります

仮想環境を作成する ​

bash
python3 -m venv .venv

仮想環境を有効化する ​

cmd
.venv\Scripts\activate
bash
source .venv/bin/activate

which pythonを実行してみましょう。

bash
❯ which python
/Users/kitamuratakashi/projects/rag-20250703/.venv/bin/python

パッケージのインストール ​

ハンズオンで使うパッケージをインストールします。

bash
pip install llama-index llama-index-llms-ollama llama-index-embeddings-ollama

今回は以下のパッケージを追加します。

  • llama-index
    • RAGのAugmented（拡張・増強）
    • 検索で取得した情報を整理して、コンテキストとして拡張・増強する
  • llama-index-llms-ollama
    • RAGのGeneration（生成）
    • 拡張したコンテキストを使って回答を生成する
  • llama-index-embeddings-ollama
    • RAGのRetrieval（検索・取得）
    • 質問に関連するドキュメントやチャンクを検索・取得する
    • どの情報がユーザの質問に関連するかを見つけてくれる ざっくりイメージ

モデルの役割

事前準備で用意してもらった2種類のモデルは

llama-index-llms-ollamaとllama-index-embeddings-ollamaでそれぞれ必要になります

これでハンズオンの準備が完了しました。次のセクションへ移りましょう👉