概要
https://zenn.dev/shineos/articles/local-llm-rag-web-search-with-ollama
詳細内容
## 【LLM】社内文書をセキュアに検索！OllamaとOpen WebUIで構築する完全無料・RAG環境
https://zenn.dev/shineos/articles/local-llm-rag-web-search-with-ollama
**Docker Compose**で一撃起動する、**Ollama**と**Open WebUI**を用いたセキュアなローカルRAG環境の構築手法を提示する。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 80/100 | **Annex Potential**: 75/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[RAG, Ollama, Open WebUI, Docker, ローカルLLM]]
本記事は、外部へのデータ送信を一切行わず、セキュリティとコストの課題を解決する完全ローカルな**RAG**（検索拡張生成）環境の構築ガイドです。**Ollama**（LLM基盤）、**Open WebUI**（チャットUI）、**SearXNG**（メタ検索エンジン）の3つを**Docker Compose**で統合し、社内文書の検索とWeb検索の両方に対応した**ChatGPT**ライクな環境を即座に立ち上げる手順を詳説しています。
技術的なポイントとして、**Qwen 2.5**や**Llama 3**といったモデル選択により日本語性能を確保しつつ、**Open WebUI**が標準搭載する**ナレッジベース**機能によってPDF、PPTX、YouTube動画といった多様なドキュメントを即座にベクトル化・参照できる点が挙げられます。特に、生成された回答の根拠となった箇所を直接確認できる**引用（Citation）機能**は、AIのハルシネーション（嘘の回答）対策として実用的であると著者は強調しています。
クラウドLLMの機密情報漏洩を懸念する組織のエンジニアや、社内の膨大なマニュアルや仕様書をセキュアに横断検索したい開発者にとって、PoCからスモールスタートする際の具体的な構成リファレンスとなる内容です。