👉 RAGを個人用に運用する方法について
・ChatGPTを利用している際に、専用のディクショナリ機能を作って、効率的に変換、セキュアに情報を管理したい等があるかと思います。その様な方向けに情報を。
💻 方法1：OpenAI API + RAGシステムの構築
- 概要：自身のデータ（PDF, Word, HTML, DBなど）を元に検索システムを作り、ChatGPT APIと連携させて「質問＋文脈で回答」させる。
- 必要スキル：Python または Node.js / LangChain / Faiss or Weaviate / API構築
- 利点：
- 自由なカスタマイズ
- データも完全に個人所有
- 構成例：
- PDFやテキストをチャンク化（LangChainなど使用）
- ベクトル化してベクトルDBに保存（Faiss, Chromaなど）
- クエリ入力時に近い情報を検索
- 検索結果とともにChatGPT APIに送信（RAG実装）
💻 方法2：ChatGPT Team または Enterprise
- 概要：「カスタムGPT」を使い、自分だけのGPTを作成し、自分のドキュメントやURLをアップロードして文脈に応じて回答させる。
- 必要条件：
- ChatGPT Plus（月20ドル） → カスタムGPTは可能（ただし軽めのRAG）
- ChatGPT Team以上 → ファイルベースの検索を強化可能
- 利点：
- ノーコードで構築可能
- 保守が不要
- 使用例：
- あなたの業務マニュアルや設計書をアップロード → 「この画面の処理フローを説明して」と聞くとRAG的に回答される
🔒 セキュリティ・注意点
- プライバシー：カスタムGPTやAPIで扱うデータは「ユーザーの管理下」で保持される設定が可能（特にTeam/Enterpriseではログが残らないオプションも）
- 商用利用：APIまたはEnterpriseであればビジネスでも安全に使用可能
💻各構成に関しての構成（まとめ）
| 目的 | 手段 |
|---|---|
| 自社用に専用RAGを構築したい | Python + LangChain + OpenAI APIで構築 |
| セキュアに社内運用したい | ChatGPT TeamまたはEnterprise + ベクトルDB連携構成 |