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の精度が上がらないとき、多くの企業はEmbeddingモデルをグレードアップしたり、高性能なLLMに乗り替えたりする。気持ちは分かる。モデルを変えれば「何かの成果が出た感」がある。だが、記事が正直に言っているように、ほとんどの場合、問題は検索ではなく『チャンク分割』にある。1つのチャンクに複数トピックが混在していたり、文脈が切断されていたり、ただ単に食べすぎて何を指しているか分からなくなっていたりするだけだ。これがAIの鬼の見立てだ。RAGという仕組みの核は『正しい情報を取り出す』ことなのに、業界の商談では『いい検索モデルを選ぶ』という見栄えの良い話が前面に出て、本当に決め手の『分割方法』が軽視される。技術的には地味だが、実務的には最高にシビア。記事で示されたRecursiveCharacterTextSplitterやLlamaIndexのSentenceSplitterといったツールは、すでに階層的分割の工夫が組み込まれているため、ここから始めて精度を測定し、足りない部分だけ意味ベース分割を入れるハイブリッド運用が現実的な解だ。見出しが切り離される、表が跨がる、コードが不完全になるといった失敗パターンも、記事で列挙されているとおり。つまり、ツール選びよりも『自社データの性質に合わせて分割ロジックを調整する』という、地味で泥くさい工程に時間を使う方が、ROIは圧倒的に高い。Embedding選定に1週間かけるくらいなら、チャンク分割の試行錯誤に3週間かけろ。それぐらいの覚悟がRAG構築の成功には要る。