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自分のWebサイトとプライベートに会話するAI（Local RAG）とは？

ドキュメントサイト、料金ページ、ヘルプセンター、ポリシーページのように、特定のWebサイトへ素早く質問したいだけの場面は多くあります。ページ本文を毎回コピーしてチャットへ貼るのは面倒ですが、そのためだけにホスト型クローラを使うのも重すぎることがあります。

このツールは、その軽量な流れをブラウザ内に留めます。ブラウザがアクセス可能なページを直接取得し、可読テキストを抽出し、LangChain で分割し、ローカル索引を IndexedDB に保存し、取得したページ断片から端末内で回答を生成します。ページ内容をアプリサーバーへ保存する必要はありません。

WebサイトQ&Aは便利でも、ホスト型クロールは大げさなことが多い

知りたいことは狭い場合が多く、docs に書かれた制限、価格ページの返金条件、ポリシーの保持期間などです。

手作業のコピーは反復的で、同じサイトを後でまた見直すたびにやり直すのも非効率です。

一方で、数個の具体的な質問のためにリモート索引やホスト型クローラを導入するほどではない場合もあります。

一台の端末上で、私的に、取得元を確認しながらWebサイトへ質問したいとき、ブラウザ側の local website RAG が役立ちます。

ブラウザ取得、ローカル chunk 化、ローカル Voyager 検索、ローカル回答

このツールは URL から始まり、ルートページと必要に応じた少数の同一originリンクを取得し、可読なページ内容を検索可能な chunk に変換します。

chunk、埋め込み、シリアライズされた Voyager 索引は IndexedDB に保存されるため、同じ端末で後から再利用できます。

質問時には、ブラウザがローカルベクトルストアから関連 chunk を取り出し、端末内の回答生成へ渡します。

自分のWebサイトとプライベートに会話するAI（Local RAG）の使い方

1. 1ルートURLを入力 - 質問したい docs、pricing、help、policy の入口URLから始めます。
2. 2クロール範囲を選ぶ - 必要なページだけを対象にするため、ページ数と同一origin深さを控えめに設定します。
3. 3ローカル索引を作る - ブラウザにページ取得、テキスト抽出、埋め込み生成、Voyager 索引の保存を任せます。
4. 4具体的に質問する - 価格、規約、ドキュメント、ヘルプ内容、製品情報について具体的な問いを出します。
5. 5回答とURLを確認 - 取得された chunk と元の URL を見て、どのページが根拠になったかを確かめます。

主な機能

• 無料で利用可能
• ログイン不要
• ブラウザ内処理で安心
• 即時結果
• シンプルで使いやすい

メリット

• 作業時間を短縮
• プライバシー保護
• どのデバイスでも利用可能
• インストール不要

利用シーン

コツとよくあるミス

解説メモ

• ブラウザ側の website RAG は、ブラウザがページを直接取得できるかどうかに縛られます。
• ベクトル検索が有効なのは、答えが複数の docs、pricing、policy ページに散らばりがちだからです。
• Voyager は軽量なローカルベクトルストアを提供しますが、品質は抽出テキストと埋め込みに左右されます。
• この種のツールは大規模クロールや正式監査より、目的を絞ったWebサイトQ&Aと要約に向いています。

よくある質問

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