コンテンツ分割：RAG 設定と明確なウェブ文章

CH.01

内部 RAG と公開 AI 検索

RAG は文章や文書を取得して回答を生成できますが、全公開検索の実装を示すものではありません。

一般的な内部 RAG では文書を分割・索引化し、関連情報を取得して生成器へ渡します。チームは実装を確認・変更でき、テキスト検索、ベクトル、再順位付け、追加文脈も使えます。この一例を ChatGPT や Google 全体の内部実装としません。

取得断片に主語、単位、条件がないと必要な文脈が不足することがあります。自分の実装で実際の取得内容を調べて原因を判断します。境界だけでは類似度低下、競合選択、引用欠落を証明できません。

明確な文章は有用なページや技術 SEO と両立します。Google AI 機能は SEO の基礎と、リンクの索引・スニペット適格性を維持し、普遍的な分割サイズを要求しません。被リンク、順位、全ページ文脈が無関係とは確認されていません。

CH.02

自分の実装でサイズと重複を検証

文書、tokenizer、モデル制限、質問で設定を選びます。以下は実験候補で、2026 年の普遍的勝者や引用条件ではありません。

小さい塊は文脈、大きい塊は無関係情報の問題を生むことがありますが固定境界で必ず失敗しません。Tenten は適切な場合に 256–512 token 等と他の候補を比較することを提案します。実際の tokenizer を使い、単語・文字・token を混同しません。

Vecta は text-embedding-3-small、ChromaDB、gemini-2.5-flash-lite と約2,000 token の取得文脈を使用しました。小規模な合成問答は公開検索の利用や Tenten 顧客成果ではありません。10–20% 重複も、重複なしと比べる任意候補です。文脈欠落、重複、費用を調べ、事実全体が必ず一塊に収まるとは考えません。

CH.03

セマンティック・チャンキングの技法

読みやすい構成と semantic chunking のアルゴリズムは別の選択です。整った段落や分割器変更は引用や一定の改善率を保証しません。

固定・再帰・意味ベースの分割器は境界規則が異なります。意味アルゴリズムは文の表現を比較でき、見出しや段落は編集構造です。Qu、Tu、Bao の NAACL 2025 研究は取得・生成で一貫した利点を確認しませんでした。全課題の改善を仮定せず検証します。

CH.04

読者が答えを見つけやすい位置に

引用済み文章の位置分布は、同じ文章を移動すると引用が増える証拠ではありません。

CXL の公式アカウントは観測した Google AI Overview 引用の位置を投稿しています。引用済み資料内の分布で、任意の文章の引用確率ではありません。普遍的な配置実験や全エンジンの重みは示していません。

回答型の節は主な答えを先に示し、定義、単位、日付、条件を対応する根拠と保ちます。内部 RAG は取得断片を確認します。完全な段落が未知の公開エンジンの境界を解決するとは仮定しません。

CH.05

エンティティの明瞭さ

単独文章は主語と条件を確認できるようにします。文脈不足は明確化の理由ですが、全取得器に文脈がない証拠ではありません。

「それ」「この方法」「私たち」の対象は読者に分かりますか。条件と出典を主張と保ちます。次の例は架空の文章練習で、Tenten の成果や機能、顧客証拠ではありません。

CH.06

チャンキング・チェックリスト

公開内容の読みやすさと、別途管理できる内部 RAG のための Tenten リストです。完了は作業記録で、引用認証ではありません。

• →見出しやリストは読みやすく整理し、自分の parser を確認。H2 と塊を同一視しません。
• →主張、主語、単位、出典、必要条件を可能な範囲でまとめます。
• →公開前に一度自己テストする：任意の段落を単独でコピーし、「全文を離れて、これは理解でき、問いに答えられるか」と自問する
• →管理する実装で実質問と表・リスト・文の分割を確認。境界だけで失敗を断定しません。