【完全ローカル】AIに記憶を持たせる5ステップ — Ollama×RAGでつくる長期記憶チャットボット

概要

OllamaとChromaDBを組み合わせ、会話から重要な事実のみを抽出・保存する「記憶抽出」とクエリ最適化により、完全ローカルで動作する高精度な長期記憶チャットボットを構築する方法の解説。

詳細内容

この記事では、ローカルLLM環境（Ollama）においてチャットボットに長期記憶を実装するための5つのステップを解説しています。単純な全会話履歴の送信が抱えるトークン制限や精度低下の問題を解決するため、RAG（検索拡張生成）とベクトルDB（ChromaDB）を活用します。主な特徴として、会話の生ログではなく「重要な事実」のみをLLMに抽出させて保存する手法、埋め込みベクトルの類似度だけでなくLLMによる意味判定を併用した重複検知、代名詞を補完して検索精度を高めるクエリリファクタリング、そしてタイムスタンプを用いた簡易的な情報の新旧管理について、具体的なPythonコードと共に紹介されています。完全無料でAPIキー不要のローカル完結型システムを構築する実践的なガイドです。

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