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チャンク分割

AI & 機械学習 Svenska → 更新: 2026-10-21

RAGのために、長い文書を埋め込む前に小さな断片(チャンク)へ分割すること。

チャンクが大きすぎるとノイズが増え、小さすぎると文脈が失われる。一般的には500〜1500トークンで、10〜20%の重なりを持たせる。RAGの品質は、モデルの選択よりもチャンク分割の出来で決まることが多い。

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