Qdrant

OpenClawとRAG（検索拡張生成）を組み合わせて、社内ナレッジベースの高精度な検索システムを構築する方法を解説。ChromaDB・Qdrant・Weaviateなどのベクトルデータベースをローカル環境で運用し、PDF・Word・社内Wikiなどの文書を横断検索できるAIエージェントの構築手順を、品川区周辺の企業事例とともに紹介します。

Qwen3.5-9BとRAG（検索拡張生成）を組み合わせ、社内ナレッジ検索システムを構築する方法を徹底解説。ドキュメント取り込み、日本語対応エンベディング、ベクトルDB選定、チャンキング戦略、262Kコンテキスト活用、引用追跡、評価方法まで網羅します。

2025年12月GA済みのAmazon S3 Vectorsを徹底解説。専用ベクトルDB比で最大90%のコスト削減、20億ベクトル/インデックスのスケール、Bedrock連携RAG構築手順まで網羅。

**オープン源内**（Open GENAI / 政府生成 AI「源内」OSS 版）は、**デジタル庁が2026年4月24日に GitHub で MIT ライセンス公開** したガバメント AI 共通基盤です（[公式リリース（英語）](https://www.digital.go.jp/en/news/907c8e5d-2f4f-4bd7-9400-37c9f4221d7d) / [源内Web リポジトリ](https://github.com/digital-go-jp/genai-web) / [源内AIアプリ リポジトリ](https://github.com/digital-go-jp/genai-ai-api)）。 **公開内容**: - **源内Web**: TypeScript / React 19 / Zustand 5 / React Router 7 / AWS CDK / Tailwind CSS + **デジタル庁デザインシステム** で構成された AI インターフェース - **源内AIアプリ**: 3つの開発テンプレート（**AWS = 行政 RAG / Azure = セルフデプロイ LLM / Google Cloud = 法制度 AI**） **ライセンス**: **MIT + CC BY 4.0**（商用利用可、改変・再配布自由） **規模**: 2026年度に **全府省庁約18万人の政府職員** を対象とする大規模実証の基盤、地方自治体・民間企業への展開狙い。 **設計思想**: **REST API-first + ExApp（外部アプリ統合）マイクロサービス** で AWS / Azure / Google Cloud のマルチクラウドを統一インターフェース化。**ベンダーロックイン回避と省庁間重複開発の解消** を構造から実現。 **vs GenU（AWS Generative AI Use Cases）**: GenU の AWS マネージドサービス重視（Bedrock Agents / Knowledge Base / MCP）に対し、源内は **REST API ベース + ExApp 拡張** + **チーム管理（System Admin / Team Admin / User の RBAC）/ SAML マルチ IdP / KMS CMEK / TTL データ保持 / 多層 WAF / Bedrock Inference Profiles** といった **行政・大企業向けガバナンス機能** を追加。一方で **動画生成・Web 抽出・プロンプト最適化は内製せず外部 ExApp に委ねる** という割り切り。 **動作確認モデル**: Claude Sonnet 4.6、Amazon Nova Lite。**[PLaMo 3.0 Prime](../columns/plamo-3-0-prime-pfn-japanese-llm-2026-06)** も源内の試用モデルに選定済み。 **留保**: デジタル庁は「**永続的な保守は保証しない、将来 OSS 公開を停止する可能性がある**」と明示。長期運用は導入組織側の責任。 **ローカル完結フォーク**: コミュニティフォーク **[hirokawaguchi/open-genai](https://github.com/hirokawaguchi/open-genai)**（非公式、experimental、MIT）は Cognito → **Keycloak（SAML）**、Bedrock → **OpenAI 互換 API（Ollama / vLLM / LM Studio）**、OpenSearch → **Qdrant**、DynamoDB → **SQLite**、Transcribe → **faster-whisper**、Bedrock 画像 → **Stable Diffusion** に置換し、**Docker Compose 1コマンド** でクラウド非依存・完全ローカルで源内を動かせます。日本語推奨モデルは **Qwen2.5**。macOS Apple Silicon（Metal）/ Linux + NVIDIA（CUDA）/ CPU-only に対応。 **オブライト視点**: [ローカル LLM 2026年6月最新版](../columns/local-llm-landscape-2026-june-update) の流れと組み合わせ、**自治体・公共系の生成 AI 共通基盤の本命**（クラウド版 + hirokawaguchi/open-genai のローカル版の **2 ルート**）として整理。記事末尾に源内導入相談・カスタマイズ実装・継続保守の3つの問い合わせ導線を設置。