RAGを本番で破綻させないためのチャンキング設計とデータ品質管理チップス
AI要約
RAGが本番で失敗する原因の80%がチャンキング設計にあります。固定長チャンキングの忠実度は0.47〜0.51に対し、セマンティックチャンキングは0.79〜0.82。最小256トークン確保・セマンティック分割・親子チャンキングの使い分けと、メタデータ付与など実践的なチップスを具体的コード付きで解説します。本番運用で実際に効いた知見が詰まっています。
AI要約
RAGが本番で失敗する原因の80%がチャンキング設計にあります。固定長チャンキングの忠実度は0.47〜0.51に対し、セマンティックチャンキングは0.79〜0.82。最小256トークン確保・セマンティック分割・親子チャンキングの使い分けと、メタデータ付与など実践的なチップスを具体的コード付きで解説します。本番運用で実際に効いた知見が詰まっています。

