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RAG・長文処理のメモリ設計

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

必要RAM 64GB・比較可能 24台 ・構成後 426,980円〜

上位 VRAM 24GB

プロGPU VRAM 24GB帯

必要RAM 64GB・比較可能 20台 ・構成後 793,100円〜

余裕あり VRAM 32GB

GeForce VRAM 32GB帯

必要RAM 64GB・比較可能 41台 ・構成後 869,800円〜

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。

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