Artikeln presenterar en metod för att bygga en komplett RAG-applikation (Retrieval Augmented Generation) lokalt på en PC, utan behov av en GPU, genom att enbart använda llama.cpp. Författaren belyser llama.cpp:s förmåga att köra högpresterande AI-modeller med ett minimalt kodavtryck (50 MB), vilket gör det till ett portabelt alternativ. Traditionellt har embeddings, avgörande för att inteRAGera med dokument, krävt ytterligare beroenden som PyTorch, men artikeln visar hur detta kan undvikas med llama-cpp-python. En steg-för-steg-guide beskriver hur man skapar en chatbot som kan "prata med dokument" genom att ladda embeddings och modeller, skapa en vektordatabas och utföra likhetssökningar.