RAGの精度を決める「チャンク分割」 — 食べすぎも食べなさすぎもダメ

RAGの精度を左右する「チャンク分割」の重要性を解説。不適切な分割は、いくらEmbeddingモデルやLLMが高精度でも回答精度を低下させる。記事では、チャンク分割の基本と実装パターンを説明する。

• RAGの回答精度は、文書を意味のある単位に分割する「チャンク分割」の質に大きく依存する。
• チャンクが大きすぎると複数のトピックが混在し、小さすぎると文脈が失われ、いずれも検索・生成精度を低下させる。
• 固定長、文単位、段落単位、意味ベースといった多様な分割戦略があり、文書の性質に合わせて適切な方法を選択する必要がある。
• オーバーラップや段落単位分割は、文脈の断絶や話題の混在を防ぐための有効な手法とされる。
• チャンク分割は、LLMのコンテキスト長制限に対応し、効率的かつ高精度な情報取得を実現するための基盤技術である。