文書数とコンテキスト長は同じではない
RAGでは、保存している全文書を毎回モデルへ渡すわけではありません。検索で選んだ断片と質問を合わせた入力が、実際のコンテキスト長を決めます。PC選定では文書総数ではなく、一度の回答で投入する量を基準にします。
入力量別の構成案
| 選択 | 運用 | 目安構成 |
|---|---|---|
| 最低限 | 短い断片を数件参照 | VRAM 12GB / RAM 32GB / SSD 1TB |
| バランス | 長めの資料を継続利用 | VRAM 16GB / RAM 64GB / SSD 1TB |
| 余裕あり | 32K〜64K級の入力を頻繁に使う | VRAM 24GB以上 / RAM 128GB / SSD 2TB |
SSDとRAMへ回す予算
文書の索引、複数の量子化モデル、元データを同じPCへ保存する場合はSSD容量も必要です。GPUを一段上げるためにRAMやSSDを削るより、検索処理と部分オフロードを含む全体構成で不足をなくす方が運用しやすくなります。
条件に該当する製品例
この記事の目安構成へ変更後の総額を確認できる商品の一部です。特定商品の推奨や順位付けではありません。
バランス
VRAM 16GB
GeForce VRAM 16GB帯
上位
VRAM 24GB
プロGPU VRAM 24GB帯
余裕あり
VRAM 32GB
GeForce VRAM 32GB帯
価格・構成は2026-07-24 22:20時点の取得データです。最新情報は公式商品ページでご確認ください。