RAGチャンキングシミュレーター - ベクトル検索用テキスト分割の可視化
RAG（検索拡張生成）において、ドキュメントの分割（チャンキング）はベクトル検索の精度を左右する極めて重要な工程です。サイズが大きすぎると文脈がぼやけ、小さすぎると意味が欠落します。本ツールは重複（Overlap）領域を含む分割境界をインタラクティブに可視化し、最適なチャンク設計を支援します。
このような場面で活用できます
- ベクトルDBのインジェスト調整: PineconeやChroma等に投入するドキュメントの最適なチャンクサイズとオーバーラップを設計します。
- 文脈断絶の防止: 段落をまたぐ重要情報が途切れないよう、適切な重複領域（10〜20%推奨）を視覚的に検証します。
- LangChainなどのパラメータ事前確認: RecursiveCharacterTextSplitterの分割挙動をPythonスクリプト実行前にブラウザ上で確認します。
- 埋め込みモデルの上限管理: OpenAIのtext-embedding-3などの入力制限を超えない安全なチャンクサイズを設定します。
使い方と実務ガイド
- ドキュメントを入力: RAGで利用するマニュアルや規約、記事テキストを入力欄に貼り付けます。
- チャンクサイズを指定: スライダーを動かして目標サイズ（500〜1,000文字程度を推奨）を設定します。
- オーバーラップを指定: 前後のチャンクで重複させる範囲（チャンクサイズの10〜20%）を設定します。
- 分割結果の可視化: 色分けされたチャンク境界と黄色でハイライトされた重複領域を確認します。
入出力の実務例
Input:
Chunk Size: 200 chars, Overlap: 40 chars, Text: Long enterprise manual...
Output:
Total Chunks: 8 | Avg Chunk: 195 chars | Overlap Span: 40 chars highlighted
よくある質問（FAQ）
Q. RAGにおいてオーバーラップが不可欠な理由は何ですか？
A. オーバーラップがないと、重要なキーワードや文脈がちょうど境界線で分断された際、どちらのチャンクでも意味が通じなくなります。重複領域を設けることで情報の連続性を担保します。
Q. 一般的な推奨チャンクサイズは？
A. ドキュメント検索では、500〜1,000文字（約150〜300トークン）で10〜15%程度のオーバーラップが業界の標準的な基準値となっています。
Q. 社内マニュアルを入力しても安全ですか？
A. 完全なクライアントサイド処理のため、機密ドキュメントを検証しても外部サーバーへ送信されることは一切ありません。
技術・セキュリティ上の注意事項
- LangChainのテキスト分割アルゴリズムに準拠した自然な挙動をブラウザ上で再現しています。
- サーバー通信を伴わないローカル完結型ツールです。
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