チャンクサイズとチャンクオーバーラップとは何ですか

チャンクサイズとは、1つのチャンクに許可される最大の文字数またはトークン数を指し、大きなテキストを処理して分析することを容易にします。たとえば、チャンクサイズが40文字の場合、テキストは最大40文字ずつのチャンクに分割されます。チャンクの重複とは、連続するチャンク間で共有される文字数またはトークン数を指し、重要なコンテキストが失われないことを保証します。重複するチャンクは、意味を失うことなく文を分割するのを防ぎ、埋め込みや検索などのタスクのためにコンテキストを保持します。プログラムでテキストをチャンク化するには、Langchainなどのライブラリを使用できます。これにより、チャンクサイズと重複を設定できます。チャンクサイズは、通常、埋め込みタスクの場合に、200〜500トークン/チャンクの範囲内でモデルのトークン制限に収まるように設定する必要があります。チャンクの重複は、連続性を確保するためにチャンクサイズの10〜20%に設定する必要があります。チャンク化は、埋め込みモデルにとって重要です。なぜなら、テキストがモデルのトークン制限内に収まることを保証し、テキストをより正確に捉えることで検索を改善するからです。チャンク化により、大きなテキストを効率的に処理できる小さなピースに分割することで、拡張性も向上します。チャンクサイズと重複を正しく設定することで、テキストが効率的にかつ正確に処理されることを保証できます。