はい、NextCloud、Elasticsearch、Ollama (Gemma3) を組み合わせてローカルRAG (Retrieval-Augmented Generation) システムを構築し、社内FAQに転用することは可能です。
以下にその構成と考慮事項を説明します。
システム構成の概要
- NextCloud:
- 社内FAQやマニュアルなどのドキュメントを保存するファイルストレージとして機能します。
- Elasticsearch:
- NextCloudに保存されたドキュメントをインデックス化し、検索可能な状態にします。
- RAGの「Retrieval（検索）」部分を担い、ユーザーの質問に関連するドキュメントの断片（チャンク）を高速に検索します。
- ベクトル検索（セマンティック検索）を行うために、ドキュメントのエンベディング（数値ベクトル表現）を保存するベクトルストアとしても機能します。
- Ollama (Gemma3):
- ローカル環境でGemma3モデルを実行し、RAGの「Generation（生成）」部分を担います。
- Elasticsearchで検索された関連ドキュメントのチャンクとユーザーの質問をGemma3に渡し、それらの情報に基づいて回答を生成させます。
社内FAQへの転用におけるメリット
- 最新情報への対応: LLMの事前学習データにはない、社内固有の最新情報や詳細なマニュアル内容に基づいて回答を生成できます。
- ハルシネーションの抑制: 検索された事実に基づいた回答を生成するため、LLMが誤った情報を生成する「ハルシネーション」のリスクを低減できます。
- **データプライバシー
参考:
GitHub – corpustalk/Gemma3_ollama_RAG_Tutorial
Build a RAG-Powered LLM Service with Ollama & Open WebUI – Medium
GitHub – kelkalot/local-agentic-rag-gemma3: A local agent RAG …
Build a Local RAG with Ollama, Huggingface, FAISS and Google Gemma 3
Building A RAG System with Gemma, Elasticsearch and Hugging Face Models …