チャンク分割、埋め込み生成、類似検索の流れ

LangChainにおけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャの「チャンク分割、埋め込み生成、類似検索の流れ」は、外部ドキュメントを活用した生成（回答）を実現するための重要なステップです。以下にその一連の流れを詳しく説明します。

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1. チャンク分割（Chunking）

概要:

大きなドキュメント（PDF、HTML、Markdownなど）を扱う場合、そのままLLMに渡すとトークン制限を超えてしまいます。そこで、文書を小さな単位（チャンク）に分割します。

使用するモジュール:

LangChainでは、TextSplitterクラス（例: RecursiveCharacterTextSplitter, TokenTextSplitterなど）を使用します。

目的:

• LLMが処理可能なサイズに抑える

• セマンティックな意味の区切りを保ちながら分割する（文・段落単位）

処理例:

python
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
chunks = splitter.split_documents(documents)

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2. 埋め込み生成（Embedding Generation）

概要:

分割された各チャンクに対して「意味的なベクトル表現」を生成します。これが埋め込み（embedding）です。

使用するモジュール:

LangChainでは、OpenAIEmbeddings, HuggingFaceEmbeddingsなどの埋め込みモデルを利用可能です。

目的:

• チャンクを意味に基づいて比較可能にする

• 後続の類似検索で重要な役割を果たす

処理例:

python
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embedding_model = OpenAIEmbeddings()
vector_store.add_documents(chunks, embedding=embedding_model)

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3. 類似検索（Similarity Search / Retrieval）

概要:

ユーザーからのクエリに対して、そのクエリを埋め込みベクトルに変換し、チャンク群の中から意味的に最も近いものを検索します。

使用するモジュール:

• ベクトルストア：FAISS, Chroma, Weaviate, Pineconeなど

• インタフェース：VectorStoreRetriever

目的:

• クエリに関連する文脈情報を取得する

• 検索結果をLLMに渡して回答生成に利用する

処理例:

python
retriever = vector_store.as_retriever(search_type="similarity", k=3)
relevant_docs = retriever.get_relevant_documents(query)

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補足：この一連の流れをLangChainでどう組み立てるか

LangChainでは以下のような順で構築します。

1. DocumentLoaderでファイル読み込み

2. TextSplitterでチャンク分割

3. Embeddingsでベクトル化

4. VectorStoreへ登録

5. Retrieverとして類似検索可能な状態に

6. RetrievalQAやConversationalRetrievalChainでLLMと連携して回答生成

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まとめ

この処理パイプラインによって、LangChainは大規模な文書から意味的に関連する情報を取り出し、高精度な回答生成を行うことが可能になります。