チャンキング

チャンキングとは？

チャンキングは、長い文書をAIが処理しやすい適切なサイズの小さな塊（チャンク）に分割する処理です。
RAGで文書をベクトルデータベースに格納する際の前処理として行われます。

チャンクの区切り方が、AIが正確な情報を取得できるかを左右します。
意味のまとまりごとに適切に分割されていると、関連する部分だけが正確に取得され、回答の質が上がります。

チャンキングの使い方・実践方法

チャンキングとコンテンツ構造の関係は次のとおりです。

• 長文を意味の単位で小さく分割
• 見出しごとに話題がまとまっていると分割しやすい
• 1セクション1トピックの構造が有利
• 明確な区切りがAIの正確な引用を助ける

チャンキングで押さえるべきポイント

チャンキングを意識すると、SEOの基本である「1見出し1トピック」の重要性が再確認できます。
各セクションが独立して意味の通る構造になっていれば、AIはその部分を正確に切り出して引用できます。
明快な見出し構造は、人にもAIにも優しいのです。