チャンキング入門：RAGの精度は「文章の切り方」で半分決まる

RAGの精度向上には、チャンキング（文章の切り方）が極めて重要である。埋め込みモデルやプロンプト調整だけでは不十分な場合、チャンキング方法の見直しが効果的。本記事では、チャンキングの必要性と、壊れる切り方をコードほぼ無しで解説する。

• RAGの精度はチャンキング（文章の切り方）で大きく左右される。
• チャンキングは、LLMの入力上限と検索精度の維持のために必要。
• チャンクが大きすぎると情報がぼやけ、小さすぎると文脈が失われる。
• 構造（見出し、質問単位など）で切る方が文字数で切るより効果的。
• メタデータ（出典、更新日など）を付与することも精度向上に寄与する。