チャンク分割と検索漏れ｜RAGで必要な情報が見つからない理由

導入前に確認すること

• Windowsのバージョン、メモリ容量、GPU/VRAM、空き容量を確認する
• 最初は軽量モデル、短い質問、少ない同時作業から始める
• 公式サイトの対応OS、利用規約、モデルのライセンスを確認する

よくある質問

PDF内に答えがあるのに出ないのはなぜですか。

検索で該当断片が取れていない可能性があります。質問の言い換え、章指定、引用確認を試してください。

チャンクは大きいほどよいですか。

大きければよいとは限りません。大きすぎると検索がぼやけ、小さすぎると文脈が切れます。

コンテキスト長を伸ばせば解決しますか。

一部は改善する場合がありますが、メモリや速度の負担が増えます。RAGの検索設計とは分けて考えます。

次に読むおすすめルート

PDFや資料を読ませたい人

先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。

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3. オンデバイスRAG/NPU研究
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19. 日本語PDFと埋め込みモデル
20. コンテキスト長とは
21. 仕事のPDFを入れる前の確認
22. AnythingLLMの解説
23. まずローカルAIの基本ガイド
24. PCスペックの見方
25. 診断ページ

あなたはどのタイプ？

• 初めてローカルAIを触る人 - まず全体像をつかみ、LM StudioとOllamaの違い、モデルサイズの考え方を順番に確認します。
• LM Studio・Ollamaの症状別トラブルを解決したい人 - 起動、モデルロード、Prompt Processing、generation、API接続、GPU確認をツール別に分けて読みます。
• GPUなし・低スペックPCの人 - 軽量モデル、メモリ別の目安、重いときの確認ポイントを先に見ます。
• PDFや資料を読ませたい人 - 先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。
• ローカルAIエージェントを試したい人 - Bionic、Ollama、AnythingLLM、Hermesを役割別に分け、local/cloud、tool、保存、PC負荷を順番に確認します。
• 開発・API連携したい人 - LM StudioとOllamaの違いを確認し、API、長文処理、RAGまで段階的に進みます。