【要約】adaptive chunking：分割戦略を文書ごとに選ばせる [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
RAGパイプラインを構築するエンジニアは、多様な文書種別に対して一律の分割戦略を適用することによる精度低下に直面する。単一の固定長分割では、文書ごとに異なる意味的な境界を無視してしまうためである。具体的には以下の問題が発生する。
- ・契約書：条項番号による構造的な区切りが無視され、文脈が分断される。
- ・FAQ：質問と回答のペアが別々のチャンクに分かれ、検索時に意味を失う。
- ・技術マニュアル：表やコードブロックが途中で切断され、情報の整合性が壊れる。
- ・共通課題：代名詞（「それ」「この結果」等）の指示対象が別チャンクへ移動する。
// Approach
文書ごとに最適な分割手法を自動決定する、Adaptive Chunkingフレームワークを導入する。複数の分割戦略を試行し、定義された品質指標に基づいて最もスコアの高いものを採用するアプローチである。具体的なステップは以下の通りである。
- ・5つの品質指標による定量評価：Size ComplianceやBlock Integrity等を用い、正解データなしで分割品質を測定する。
- ・複数戦略の比較：Fixed-size、Semantic、Structure-basedの3手法を実装し、比較対象とする。
- ・LLMエージェントの活用：LLMに文書の性質を判断させ、定性的な観点から戦略を選択させる。
- ・構造要素の保護：表やコードブロックをプレースホルダーで一時的に保護し、分割後の復元を行う。
// Result
文書種別に最適化された分割により、RAGの検索精度（Recall@k）の向上が期待できる。品質指標による定量的な評価系を構築することで、以下の成果が得られる。
- ・検索精度の向上：文書構造を維持することで、適切なコンテキストが検索にヒットする。
- ・運用の自動化：LLMと指標を組み合わせ、人間によるレビューを最小限に抑える運用が可能になる。
- ・コストの最適化：文書の構造的特徴（フィンガープリント）を用いたキャッシュ化により、LLM呼び出しコストを削減できる。
- ・継続的な改善：品質スコアの低下を検知し、新しい文書種別への戦略追加を促す監視体制を構築できる。
Senior Engineer Insight
> 実務投入における最大の障壁は、計算コストとレイテンシである。全文書に対して複数戦略の試行やLLM呼び出しを行うのは非効率だ。文書種別ごとの戦略マッピングを事前に計算する、あるいは構造的フィンガープリントによるキャッシュ化を徹底すべきである。また、品質指標の閾値はドメインごとに調整が必要だ。単に「相対的にマシな戦略」を選ぶのではなく、スコアの絶対値で新戦略の必要性を判断する監視設計が、長期的なシステムの信頼性を担保する。