はじめに

近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用がビジネス・研究・開発の現場でも急速に進んでいます。しかし、「実際にどう使えばいいのか分からない」「技術的なハードルが高そう」「セキュリティ上のリスクが高い」「回答の確からしさが保証できない」と感じている方も多いのではないでしょうか。 

本記事では、LLMの概要からセキュリティ・カスタマイズ性に優れたローカルLLMの実践、RAGの実装までを解説します。 

大規模言語モデル（LLM）とRAG （Retrieval-Augmented Generation）とは

大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータを学習することで、人間の言語を理解し生成する能力を持ったAIモデルです。 

文脈を把握して自然な文章を生成することが可能で、質問応答、文章の自動要約、翻訳、創作文章の生成など、さまざまな言語処理タスクを実行できます。 

この技術によって、チャットボット、検索エンジン、推薦システム、自然言語インターフェースなど、多岐にわたる分野で活用され、業務の自動化や顧客対応の効率化に役立つと期待されています。また、専門分野に特化したカスタムモデルを構築することで、特定の業界や用途に最適化された応用が可能です。 

また、LLMは大量のパラメータを持つため、効率的な計算資源（GPUサーバーなど）の活用が求められます。適切なハードウェアと最適化手法を組み合わせることで、実用レベルでの高速な応答や大規模な処理が実現されています。 

しかしながら、LLMは膨大なデータから言語パターンを学習する一方で、「ハルシネーション」と呼ばれる、事実に反する情報や誤った応答を生成するリスクがあります。これは、学習データの偏りや情報の更新遅れ、あるいは単純にモデルの生成アルゴリズムの特性によるものです。 

こうした正確性の懸念に対処するための有力なアプローチとして、 RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術があります。 

 RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、大規模言語モデル（LLM）に外部の知識を組み合わせて回答を生成する技術です。ユーザーの質問に対して、まず関連する情報を事前に用意したドキュメントなどから検索（Retrieval）し、その情報をもとに自然な文章で回答を生成（Generation）します。これにより、モデルの事前学習に含まれない最新情報や社内特有のナレッジを活用した、より正確で信頼性の高い応答が可能になります。 

RAG環境の構築に必要な要素

RAG環境を構築するためには、以下の3つの要素が必要です。 

LLMモデル 

LLMは、大規模言語モデルとして自然な文章の生成を担います。ユーザーの入力に基づいて適切な回答を生成する主要な役割を持ち、RAG全体の「Generation」部分を担います。 

embeddedモデル 

文書やテキストデータを数値ベクトルに変換する役割を果たします。これにより、テキスト間の類似性を計算しやすくなり、検索（Retrieval）工程で関連性の高い情報を抽出するための基盤となります。 

reranking

検索された候補データの中から、最も適切かつ関連性の高いものを再評価・順位付けするプロセスです。これにより、LLMに渡す情報の品質と精度が向上し、より正確な回答生成につながります。 

これらの要素を組み合わせることで、効率的かつ正確なRAG環境が実現され、利用者のニーズに合った高品質なチャットボットやAIシステムが構築可能になります。

Difyでチャットボット作成に挑戦 

それでは、実際にRAG環境を作ってみましょう。 

今回は、弊社の新人営業・森田が、技術・坂本のサポートを受けながら、チャットボット作成に挑戦します。 

チャットボットの詳細設定

プロンプトの入力 

 

モデルの選択

RAG（Retrieval Augmented Generation）実装のポイント 

チャットボットの検証～保存・公開

 

 

 

ハードウェア選定の重要性 

 

 

最後に

今回の記事では、営業社員が技術社員と協力してDify上でチャットボットを構築する過程を通じて、LLMとRAGの活用方法を学びました。実際に触ってみることで、生成AIの仕組みや活用イメージが具体化されたのではないでしょうか。 

私たちHPCシステムズは、ローカルLLMの導入やGPUサーバーの構築に豊富な実績を持っています。「社内向けに安全なAI環境を整えたい」「LLMを活用して業務改善したい」とお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。専門スタッフが、導入から運用までしっかりとサポートいたします。 

ローカルLLMを始めるならHPCシステムズ

水冷ワークステーション

ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を運用する際、最も重要になるのが処理性能と安定性、そして静音性です。高性能GPUを活用したモデル推論やRAG処理は、CPU・GPUに大きな負荷をかけるため、発熱も相応に大きくなります。そこでおすすめするのが、水冷式のワークステーションです。 

水冷システムは、空冷に比べて冷却効率が高く、かつ動作音も抑えられるのが特長です。静音性は特に重要で、たとえば50dBを超えるようなファンノイズが続くと、オフィスや研究室ではストレスの原因になりかねません。水冷なら、こうした音の問題を最小限にしつつ、24時間稼働にも耐えうる冷却性能を確保できます。 

HPCシステムズでは、ご予算・計算規模に合わせて多彩なラインナップをご用意しております。 研究開発から実運用まで、目的に合わせた最適な一台をご提案いたします。 

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