ローカルRAGはなぜ重い？CPU・GPU・NPUで見るPDF読み込みと検索の負荷

導入前に確認すること

• Windowsのバージョン、メモリ容量、GPU/VRAM、空き容量を確認する
• 最初は軽量モデル、短い質問、少ない同時作業から始める
• 公式サイトの対応OS、利用規約、モデルのライセンスを確認する

RAGが重い理由を分解する

CPU・GPU・NPU・外部APIの役割

初心者の切り分け手順

1. モデル単体で短い質問が安定するか確認する。
2. 公開PDFを1つだけ入れる。
3. embeddingやRAG設定を変えずに質問を短くする。
4. PDF抽出、検索断片、引用を確認する。
5. 重い場合は文書数、rerank、context、モデルサイズの順に下げる。

NPUはどこで期待できるか

NPUは、embeddingやrerankingのような繰り返し処理を省電力にする可能性があります。ただし、現時点では利用アプリとruntimeの対応が重要で、NPU搭載だけで自動的に速くなるとは考えないでください。

よくある質問

PDFチャットが重い時はモデルを小さくすればよいですか？

一部は改善しますが、PDF抽出、embedding、検索、reranking、index、RAM不足も原因になります。工程を分けて確認してください。

外部APIを使えば全部解決しますか？

速度や品質が改善する場合はありますが、文書送信、料金、利用規約、ログ確認が必要です。

NPUはRAGのどこに効きますか？

embeddingやrerankingなどに効く可能性があります。回答生成まで含めた体感は実装次第です。

次に読むおすすめルート

PDFや資料を読ませたい人

先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。

1. PDF・文書チャットの使い分け
2. PDF回答が間違う理由
3. オンデバイスRAG/NPU研究
4. AnythingLLMでPDFを読むには？商用利用前の確認も整理
5. PDFを読ませても期待通りに答えない理由
6. PDF抽出・OCR・表の崩れ
7. チャンク分割と検索漏れ
8. 引用faithfulness確認
9. AnythingLLM検証チェックリスト
10. ローカルLLMの安全性とプライバシー
11. ローカルRAGのプライバシー
12. RAG・埋め込み・ベクトルDBの仕組み
13. GGUF安全とRAG/NPU研究
14. 知らないGGUFを動かす前に
15. 埋め込みモデルとは
16. 日本語PDFと埋め込みモデル
17. コンテキスト長とは
18. 仕事のPDFを入れる前の確認
19. AnythingLLMの解説
20. まずローカルAIの基本ガイド
21. PCスペックの見方
22. 診断ページ

あなたはどのタイプ？

• 初めてローカルAIを触る人 - まず全体像をつかみ、LM StudioとOllamaの違い、モデルサイズの考え方を順番に確認します。
• GPUなし・低スペックPCの人 - 軽量モデル、メモリ別の目安、重いときの確認ポイントを先に見ます。
• PDFや資料を読ませたい人 - 先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。
• 開発・API連携したい人 - LM StudioとOllamaの違いを確認し、API、長文処理、RAGまで段階的に進みます。