Ollama + Gemma 4 + RAGを使ったタイトルに基づくWebページコンテンツ抽出 | TechDistill

> Source: Zenn_Python

Execute Primary Source

// Problem

Webページには広告やナビゲーション等の不要なノイズが多く、ページ全体をLLMに投入するとコンテキストウィンドウを圧迫する。また、全文要約では計算リソースの浪費を招き、情報の要点が埋没するという課題がある。

// Approach

Webページのタイトルを疑問文に変換し、それを検索クエリとしてRAGに利用する。コンテンツをチャンク化・ベクトル化し、タイトルに合致するセグメントのみを抽出してLLMに渡すことで、情報の精度向上と計算コストの削減を図る。

// Result

低スペックなハードウェアでも、ローカルLLMを用いて目的の情報をピンポイントで抽出・アーカイブすることが可能となる。情報の要点のみを効率的に取得するワークフローを提示している。

Senior Engineer Insight

> コンテキストウィンドウの制限とノイズ混入という、LLMを用いたWeb解析における古典的かつ致命的な課題に対し、RAGを介した「タイトル駆動型抽出」で挑む手法は合理的である。ローカルLLMの活用はコストとプライバシーの観点から優れるが、実戦投入においては、タイトルから生成されるクエリの精度、およびスクレイピング時のDOM解析精度がボトルネックとなる。スケーラビリティを確保するには、ベクトル検索の高速化と、抽出精度の評価指標（Recall/Precision）の確立が不可欠だ。