RAGの検索精度を決める2大要素：ChunkとEmbeddingを完全に理解する
Zenn / 2026/3/18
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要点
- Chunk設計がRAGの検索精度に大きく影響するため、適切なチャンクサイズ・分割戦略が重要である。
- Embeddingの選択肢・次元数・前処理がベクトル検索の性能と品質を左右する。
- 実務での適用時にはテキスト分割と埋め込みモデルの組み合わせを最適化する具体的な指針が有用である。
- chunkingとembeddingの効果を評価する際のベストプラクティスと評価指標を紹介している。
はじめに
RAGを使っているのに「なんか精度が出ない…」という経験はありませんか？
その原因の9割は、LLMの性能ではなく、何をLLMに渡しているかにあります。
RAGの検索精度を左右するのは、ChunkとEmbeddingの設計です。
この記事では、この2つの概念を図解しながら徹底解説します。
RAGの全体像
まず、RAGがどう動くかを把握しておきましょう。
文章（人間が読む）
↓
チャンク分割
↓
Embedding（数値化）
↓
VectorDB保存
↓
検索
↓
LLMに渡す
この流れの中で、検索精度の9割はChunkとEmbeddingで決まります。
LLM...
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