ローカルAI入門記事一覧

Windows初心者向けに、始め方、PCスペック、GPUなし、LM Studio、Ollama、モデル用語、中古PC・ミニPCの記事をカテゴリ別に整理しています。

新しいモデルやツール更新は、通常記事とは別にローカルAI更新メモで公開時点の情報として整理しています。

検索クラスターから読む

目的ごとの順番で、迷わず次の記事へ

全体像、設定、失敗対策の順に進める読み方です。

伸びている検索クラスター

GGUFの意味、Q4/Q5/Q8、PCメモリ別サイズ、Hugging Faceでの探し方を一つの順番にまとめます。

研究と現実ライン

Raspberry PiやJetsonの研究、Q4/Q5/Q8、電力効率、プライバシー、エージェント用途を、Windows初心者が過剰期待せず読める順番にまとめます。

安全と次世代RAG

知らないGGUFを動かす前の配布元確認、Q4/Q5/Q8の安全誤解、Hugging Faceチェック、RAGの重さとNPU研究を一つの順番にまとめます。

新しい伸び筋

ツール比較から始め、AnythingLLMのPDF設定、RAG、埋め込み、引用確認、検索漏れへ必要な分だけ進みます。

研究と検証

PDFを入れれば正確に答えるという誤解を避け、抽出、チャンク、検索、引用、プライバシーを分けて確認します。

接続クラスター

Hermes Desktopの役割を先に理解し、LM Studio・Ollama・OpenRouterなどのproviderを目的別に選び、最後に接続トラブルを切り分けます。

重い・止まるを解決

CPU 100%やGPU使用率の見え方を理解し、VRAM、モデルサイズ、コンテキスト長の順に負荷を下げます。

ローカルAIとローカルLLMの全体像、ChatGPTとの違い、始め方をつかむ入口です。

GGUFとは何か、LM Studioで最初に見るモデルサイズ・量子化・診断ツールまで、モデル選びの順番をまとめています。

手元のWindows PCでどこまで試せるか、メモリやVRAMから判断します。

Hermes DesktopからLM Studio/Ollamaへ接続する順番、base URL、model ID、エラー時の切り分けを整理します。

ローカルAIをAPI、長文処理、PDF/RAG、外部API、provider切り替えまで広げるための技術入口です。

安全性、JSON出力、埋め込み、文書チャット、MCPを理解して、ローカルAIを道具として使う入口です。

モデルサイズ、量子化、VRAMなど、最初につまずきやすい言葉を整理します。

LM StudioやOllamaでモデルを動かし、AnythingLLMやRAGでPDF・資料を扱う前提を整理します。

購入前に、メモリ、GPU、ストレージ、冷却の見落としを減らします。

診断フォームで、PCスペック、GPUの有無、目的、コマンド操作への抵抗感から最初に試す環境の目安を確認できます。