Ollamaフレームワークと統合することで、XRAGはローカライズされた検索推論のための画期的なソリューションを実現します。Ollamaが提供する4ビットの定量化により、モデルのメモリ要件が75%削減され、LLaMA、Mistralなどの大規模モデルを民生グレードのハードウェアで実行することが可能になります。この導入により、機密データを外部に送信する必要がなくなり、ChromaDBのようなローカル・ベクトル・データベースを通じてフルリンク・データ・クロージャーが実現される。オフライン環境におけるXRAGとOllamaの組み合わせは、90%以上のオンラインパフォーマンスを維持できることがテストで示されており、ヘルスケアや金融などの強力なコンプライアンスシナリオに特に適しています。このソリューションは、APIコールのレイテンシーやネットワーク依存性を排除し、産業現場などの脆弱なネットワーク環境において大きな利点を発揮します。
この答えは記事から得たものである。XRAG：検索機能拡張生成システムの最適化のための視覚的評価ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " XRAGの地域展開がデータプライバシーとシステムの信頼性を飛躍的に向上させる
