ローカルRAGは本当に安全か｜外部API・埋め込み・保存先の確認

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

ローカルの範囲を分解する

回答モデル、埋め込みモデル、vector DB、PDF保存先、ログ、同期、ユーザー権限を別々に見ます。どれか1つが外部APIなら、その工程では文書や質問が外へ出る可能性があります。

確認表

安全に試す順番

1. 公開PDFでワークスペースを作る
2. 外部APIを使っていないか確認する
3. PDFとログの保存先を見る
4. 削除手順を確認する
5. 社内資料を扱う前に承認を取る

研究から読む注意点

RAGのセキュリティ研究では、retrieval index、query log、context construction、knowledge base poisoningなどが課題になります。初心者向けには、通信先と保存先を見える化することから始めます。

よくある質問

ローカルRAGなら社内文書を入れてもよいですか。

すぐには判断できません。社内ルール、外部API、保存先、ログ、削除方法を確認してください。

埋め込みにも外部送信がありますか。

外部APIの埋め込みproviderを使う場合、文書断片が送られる可能性があります。設定を確認します。

Desktop版なら安全ですか。

Desktop版でも接続先や同期、ログ設定によります。利用中の画面と公式Docsを確認してください。

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。

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16. 日本語PDFと埋め込みモデル
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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。