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"チャンク設計"で文脈理解が激変〜最適な分割方法とその効果〜
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RAG最適化

"チャンク設計"で文脈理解が激変〜最適な分割方法とその効果〜

長文や複雑文書で文脈が途切れる課題を、オーバーラップ・ウィンドウサイズ・意味分割で解決。LangChain/LlamaIndexのセマンティック分割を実践解説。

髙
髙谷 謙介
COO
9 分

"チャンク設計"で文脈理解が激変〜最適な分割方法とその効果〜

RAGシステムにおいて、文書の分割方法（チャンク設計）は検索精度と回答品質を大きく左右します。適切なチャンク設計により、長文や複雑な文書でも文脈を保持し、より正確な情報検索が可能になります。

チャンク設計の重要性

従来の課題

  • •文脈の分断: 固定長分割により重要な情報が分散
  • •検索精度の低下: 関連情報が異なるチャンクに分かれることで検索漏れが発生
  • •回答品質の劣化: 文脈情報の不足により不正確な回答を生成

チャンク設計による改善効果

適切なチャンク設計により、以下の改善が期待できます：

  • •文脈保持率の向上: 70%以上の文脈情報を維持
  • •検索精度の改善: 関連文書の検索精度が30-50%向上
  • •回答品質の向上: より正確で詳細な回答を生成

主要なチャンク設計手法

1. オーバーラップ分割

隣接するチャンク間で一部の内容を重複させることで、文脈の連続性を保つ手法です。

実装例（LangChain）:

python
1from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
2
3splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
4    chunk_size=1000,
5    chunk_overlap=200,  # 20%のオーバーラップ
6    separators=["\n\n", "\n", "。", ".", " ", ""]
7)
8
9chunks = splitter.split_text(document_text)

最適化のポイント:

  • •オーバーラップ率: 15-25%が効果的
  • •文書の種類に応じた調整が必要

2. セマンティック分割

文章の意味的な区切りを考慮した分割手法です。

LlamaIndexでの実装:

python
1from llama_index.text_splitter import SentenceSplitter
2
3splitter = SentenceSplitter(
4    chunk_size=512,
5    chunk_overlap=50,
6    paragraph_separator="\n\n"
7)
8
9nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)

3. 階層的分割

文書の構造（見出し、段落等）を考慮した分割手法です。

実装例:

python
1from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
2
3headers_to_split_on = [
4    ("#", "Header 1"),
5    ("##", "Header 2"),
6    ("###", "Header 3"),
7]
8
9markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(
10    headers_to_split_on=headers_to_split_on
11)

文書タイプ別最適化戦略

技術文書

  • •推奨チャンクサイズ: 800-1200トークン
  • •オーバーラップ: 20-25%
  • •分割基準: コードブロック、セクション単位

法務文書

  • •推奨チャンクサイズ: 600-900トークン
  • •オーバーラップ: 15-20%
  • •分割基準: 条項、段落単位

FAQ・Q&A

  • •推奨チャンクサイズ: 300-600トークン
  • •オーバーラップ: 10-15%
  • •分割基準: 質問-回答ペア単位

パフォーマンス評価と改善

評価指標

1. 検索精度: Precision@K, Recall@K

2. 文脈保持: 意味的類似度スコア

3. 回答品質: BLEU, ROUGE, BERTScore

継続的改善プロセス

python
1# チャンク品質評価の例
2def evaluate_chunk_quality(chunks, queries, ground_truth):
3    precision_scores = []
4    recall_scores = []
5    
6    for query, truth in zip(queries, ground_truth):
7        retrieved_chunks = retrieve_chunks(query, chunks)
8        precision = calculate_precision(retrieved_chunks, truth)
9        recall = calculate_recall(retrieved_chunks, truth)
10        
11        precision_scores.append(precision)
12        recall_scores.append(recall)
13    
14    return {
15        'avg_precision': sum(precision_scores) / len(precision_scores),
16        'avg_recall': sum(recall_scores) / len(recall_scores)
17    }

実装ベストプラクティス

1. 動的チャンクサイズ調整

文書の複雑さに応じてチャンクサイズを動的に調整：

python
1def adaptive_chunk_size(text_complexity):
2    if text_complexity > 0.8:
3        return 600  # 複雑な文書は小さなチャンク
4    elif text_complexity > 0.5:
5        return 800  # 中程度
6    else:
7        return 1200  # シンプルな文書は大きなチャンク

2. メタデータ付与

チャンクに文脈情報を付与：

python
1chunk_metadata = {
2    'document_title': document.title,
3    'section': section_name,
4    'chunk_index': index,
5    'semantic_type': 'explanation',  # explanation, example, definition等
6    'complexity_score': complexity
7}

3. 品質監視システム

python
1def monitor_chunk_quality():
2    metrics = {
3        'avg_chunk_size': calculate_avg_size(),
4        'overlap_ratio': calculate_overlap_ratio(),
5        'semantic_coherence': calculate_coherence(),
6        'retrieval_accuracy': evaluate_retrieval()
7    }
8    
9    if metrics['retrieval_accuracy'] < 0.7:
10        trigger_reoptimization()
11    
12    return metrics

まとめ

効果的なチャンク設計は、RAGシステムの性能を大幅に改善します。文書の特性を理解し、適切な分割手法とパラメータを選択することで、検索精度と回答品質の両方を向上させることができます。

継続的な評価と改善を通じて、最適なチャンク設計を維持し、ユーザーにとってより価値の高い情報検索体験を提供しましょう。

タグ

チャンク設計
LangChain
LlamaIndex
セマンティック分割