Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 7品質スコア 64/100

rlama

RLAMAとOllamaを使用して、ドキュメント（PDF、MD、コードなど）から完全にローカルなRAG知識ベースを構築・クエリできます。クラウドを使わず、データがマシンの外に出ません。「ローカル知識ベース」「ドキュメント検索」「ドキュメントQ&A」「RAGクエリ」「ファイルインジェスト」「セマンティック検索」といったトリガーで動作します。

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Build and query fully local RAG knowledge bases from documents (PDF, MD, code, etc.) using RLAMA and Ollama — no cloud, no data leaving the machine. Triggers on 'local knowledge base', 'search documents', 'document Q&A', 'RAG query', 'ingest files', 'semantic search'.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

RLAMA - ローカル RAG システム

RLAMA(Retrieval-Augmented Language Model Adapter)は、ドキュメントに対するセマンティック検索のための完全ローカル・オフライン RAG を提供します。

このスキルを使用する場面

ローカルドキュメントからのナレッジベース構築
個人ノート、研究論文、またはコードドキュメンテーションの検索
クラウドにデータを送信しないドキュメントベースの Q&A
プロジェクトドキュメンテーションの高速セマンティック検索用インデックス作成
PDF、Markdown、またはコードファイルの検索可能なアーカイブ作成

前提条件

RLAMA はローカルで実行されている Ollama が必要です:

# Ollama が実行中であることを確認
ollama list

# 実行していない場合は起動
brew services start ollama  # macOS
# または: ollama serve

クイックリファレンス

RAG のクエリ(デフォルト: 検索のみ)

常にデフォルトで検索のみモードを使用してください。 Claude はローカルの 7B モデルよりもはるかに優れた回答を合成します。生のチャンクは Cla

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詳細情報

作者: majiayu000
リポジトリ: majiayu000/claude-skill-registry-data
ライセンス: 不明
最終更新: 2026/5/9

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Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: 未指定