■ 概要：LLMフレームワークに依存せず、純粋なPythonとローカル環境でRAGの各工程を段階的に理解するための学習用実装群です。 ■ 特徴・用途： 1. RAGのパイプライン（インデックス→検索→生成）の各要素を抽象化せず、埋め込みや類似度計算といったコアロジックレベルから動作を検証できます。 2. Ollamaを使用しているため、外部APIへの依存度が低く、機密情報を扱うローカル環境での実験やデバッグが可能です。 3. チャンクやベクトル、類似度スコアを明示的に「覗き見る」過程が組み込まれており、なぜその結果が出たのかという根拠理解に優れています。 ■ 結論：RAGの実装経験が浅い技術者や、LLMシステム設計の理論的な裏付けを深く学びたいエンジニアにとって最適な教材的リソースです。