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チュートリアル / インフラ・検索
最小のベクトル検索を作って試す（30 分）
10 件の文書で、登録→検索→評価の流れを体験します。RAG 全体のうち「検索部分」だけを切り出して検証するのが目的です。
手
手順
文書を 10 件に絞る
1 つのテーマの文書だけを集めます。
確認ポイント：テーマが 1 つに絞られているかチャンクに分割する
見出し単位で 300〜800 字に分け、文書名・見出しをメタデータにします。
確認ポイント：メタデータが付いているか埋め込みを生成して登録する
選んだモデルでベクトル化し、データベースに登録します。
確認ポイント：登録件数を記録したか質問 10 件で検索をテストする
各質問に正解チャンクを決めておき、上位 3 件に含まれるかを確認します。
確認ポイント：上位 3 件正解率を記録したか外れた質問の原因を分類する
「表現が違いすぎる」「粒度が合わない」「ノイズが上位」などに分けます。
確認ポイント：原因ごとの対策が書かれているか閾値と K を調整する
上位件数 K や類似度の下限を変えて、変化を記録します。
確認ポイント：調整前後の数値が残っているか
Q
つまずきポイント
検索結果が全部似たチャンクになる
チャンクが大きすぎる可能性があります。分割サイズを半分にして再登録します。
日本語の類似度が低く出る
埋め込みモデルの日本語対応を確認し、日本語データで学習・評価されたモデルに切り替えます。