クラウドに頼らないAI体験：LM Studio＋LangChain＋StreamlitでつくるローカルRAGのマルチドキュメント・永続化対応
はじめに # 前回の記事では、1つのテキストファイル（桃太郎物語） を対象にした単純なRAG（検索＋生成）環境を構築しました。 今回はその拡張として、複数のドキュメントを読み込み・保持・削除できる永続化対応のローカルRAGアプリを構築します...
記事を読むクラウドに頼らないAI体験：LM Studio＋LangChain＋StreamlitでつくるローカルRAG環境
はじめに # 前回は、LM Studio＋Gemmaでクラウドに頼らないAI環境を構築しました。 本記事では、LM Studio を使ってローカルでLLM（例：Gemma 3 4B）を動かし、さらに LangChain と Streamlit を組み合わせて、クラウドに頼らずに動作する RAG（Retrieval-Augmented Generation） 環境を構築します...
記事を読むLangMemの長期記憶をPostgreSQL(pgvector)に永続化する
前回はこちらの記事で、AIの長期記憶を効率的に管理するLangMemの概要と使い方を説明しました。 /blogs/2025/02/26/langmem-intro/ この記事では、長期記憶としてインメモリストアを使用しましたが、LangMemではPostgreSQL(pgvector拡張)ベースのストアも利用可能です。 今回は、このPostgreSQLベースのストアを使い、より実践的な長期記憶の活用を試してみます...
記事を読むLangMemの長期記憶の概要と使い方を理解する
少し前に、LLMフレームワークを提供するLangChainから興味深いプロダクトがリリースされました。 https://blog.langchain.dev/langmem-sdk-launch/ LangMemは、AIエージェントが長期的な記憶を管理できるようにするSDKです。 長期記憶は、短期記憶(スレッド)やRAGを補完し、LLMの記憶管理を強化する新たなアプローチといえます。 本記事では、LangMemの長期記憶の仕組みや使い方について整理していきます...
記事を読むLangChainのJava用ライブラリLangChain4jを使ってみる
はじめに # こんにちは。デジタル戦略支援事業部の三浦です。 今回はLangChainのJava用ライブラリである LangChain4j を触ってみたので紹介したいと思います。 LangChainとはLLM(大規模言語モデル)を利用したアプリケーション開発において便利な機能をまとめたフレームワークです。 多種の言語モデルを統一的なインターフェースで利用できることや、プロンプトテンプレート、会話履歴の保存、エンベディング、ベクトルDBとの接続など多くの機能に対応しています...
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