ローカル LLM はクラウドのモデルと比べてどうですか？

手元で動かす以上、超巨大モデルと同じ土俵ではありません。用途を絞る前提で使うものです。そのうえで、データを外に出さずに専門特化の構成を試せる価値があります。

なぜ Qwen を選んだのですか？

オープンなライセンスで公開されていて、Ollama 経由ですぐ落とせるためです。触ってみて良かったのは制約が少なく素直だった点で、重い設定に悩まされず RAG 本体の設計に集中できました。

検索側です。モデルを差し替えるより、関連文書を的確に引ける設計にするほうが回答品質に効きます。ここが甘いと、どのモデルを使っても的外れな答えになります。

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クラウドの LLM API は便利ですが、「このデータを外部の API に投げていいのか」で手が止まる場面があります。ローカル LLM に手を出した理由は、まさにそこでした。

ローカル LLM — クラウドの API ではなく、自分のマシン上でモデルを動かす方式。データを外に出さずに済むのが最大の利点
Ollama — ローカル LLM をコマンド一発で落として動かせるツール。モデルの差し替えが手軽
RAG（検索拡張生成） — モデルに全部を暗記させるのではなく、関連文書を検索して読ませてから答えさせる構成。専門知識をモデルの外側の知識ベースとして持たせられる

Qwen はオープンなライセンスで公開されている LLM で、Ollama 経由ですぐ落とせます。

触ってみて良かったのは、制約が少なく素直だったことです。ローカルで動かす前提だと、この扱いやすさが効きます。重い設定に悩まされず、RAG の本体（検索と生成をつなぐところ）に集中できました。

専門分野の文書を知識ベースにして、質問を投げると関連箇所を検索し、それを Qwen に読ませて回答させる、という素直な RAG です。

正確さが要求され、かつ原典が多い領域では、モデルの記憶に頼るより RAG で根拠の文書を引かせるほうが筋がよくなります。ローカルなので、扱うデータを外に出さずに試せたのも安心材料でした。

提灯にしないために正直に書きます。

クラウドの最上位モデルほどの賢さは期待しない — 手元で動かす以上、超巨大モデルと同じ土俵ではありません。用途を絞る前提で使うものです。

RAG の質は検索で決まる — モデルより、関連文書を的確に引ける検索側の設計が効きます。ここが甘いと、良いモデルでも的外れな答えになります。

2つ目が本質でした。モデルを差し替えたくなったときは、たいてい検索側の問題です。

ローカル LLM を試すとき、最初にモデルの選定に時間を使いたくなります。ただ実際に回答の質を決めているのは、どの文書をどう切り出してどう引くかのほうでした。

モデルの選択肢が増えたぶん、選ぶ楽しさが本質を隠しやすい構造になっています。データを外に出さずに専門特化の構成を試せる価値は大きいので、そのうえで時間の配分を間違えないようにしたいところです。