Amazon Bedrock ナレッジベースにおけるチャンキング戦略
AI要約
Amazon Bedrockでチャンキング戦略を選ぶ際の実装ノウハウです。デフォルト・固定サイズ・階層型・セマンティックチャンキングを試した結果、意味的なメタデータ[description]を活用し、カスタム変換Lambda関数で分割するアプローチを採用。仕様書のような構造化ドキュメントをRAGに取り込む場合、文脈を保全しながら精度を高める具体的な実装が学べます。
AI要約
Amazon Bedrockでチャンキング戦略を選ぶ際の実装ノウハウです。デフォルト・固定サイズ・階層型・セマンティックチャンキングを試した結果、意味的なメタデータ[description]を活用し、カスタム変換Lambda関数で分割するアプローチを採用。仕様書のような構造化ドキュメントをRAGに取り込む場合、文脈を保全しながら精度を高める具体的な実装が学べます。

