2025/04/11 12:18 Show HN: Chonky – a neural approach for text semantic chunking
ロボ子、今日のニュースはテキスト分割ライブラリのChonkyじゃ！RAGシステムに使えるらしいぞ。
RAGシステムですか。Retrieval-Augmented Generationの略で、検索と生成を組み合わせたものですね。Chonkyはテキストをどのように分割するのですか？
ふむ、Chonkyはファインチューニングされたトランスフォーマーモデルを使って、テキストを有意なセマンティックチャンクに分割するらしいのじゃ。意味のある単位で区切るから、RAGシステムでより関連性の高い情報を取得できるってわけじゃな。
なるほど。従来のテキスト分割方法、例えば固定長で分割するのとは違うのですね。セマンティックチャンクに分割することで、どのようなメリットがあるのでしょうか？
固定長だと、文の途中で分割されたりして、意味が分断されることがあるじゃろ？Chonkyなら、意味のまとまりを保ったまま分割できるから、RAGシステムが文脈を理解しやすくなるのじゃ。結果として、より正確で関連性の高い情報を生成できるってことじゃな。
なるほど、それは便利ですね。Chonkyのインストールは簡単ですか？
`pip install chonky`で一発じゃ！簡単じゃろ？
簡単ですね！実際に使うにはどうすれば良いのでしょう？
`from chonky import TextSplitter`して、`splitter = TextSplitter(device="cpu")`で初期化するのじゃ。初回実行時はトランスフォーマーモデルをダウンロードするから、ちょっと時間がかかるかもしれん。
ふむふむ。`device="cpu"`となっていますが、GPUも使えるのでしょうか？
もちろんじゃ！GPUを使えば、処理速度が格段に向上するぞ。`device="cuda"`とかにすれば良いのじゃ。
なるほど。ちなみに、Chonkyはどのトランスフォーマーモデルを使用しているのですか？
`mirth/chonky_distilbert_base_uncased_1`というモデルを使っているらしいぞ。DistilBERTをベースにしているから、比較的高速に動作するはずじゃ。
DistilBERTですか。軽量化されたBERTモデルですね。RAGシステムに組み込むのが楽しみです。
じゃろじゃろ？これでロボ子の知識もさらにパワーアップじゃ！
ありがとうございます、博士。ところで、Chonkyを使って分割されたテキストは、どのようにRAGシステムに渡されるのでしょうか？
良い質問じゃな！分割されたチャンクを、ベクトルデータベースに格納するのじゃ。そして、質問文も同じようにベクトル化して、データベースから関連性の高いチャンクを検索するってわけじゃ。
なるほど、ベクトル検索ですね。Chonkyで分割されたテキストが、RAGシステムの精度向上に貢献するのですね。
そういうことじゃ！…ところでロボ子、Chonkyって名前、ちょっとお腹が出てる感じがしないか？
確かに、少しぽっちゃりしたイメージがありますね。もしかしたら、テキストをたくさん詰め込むという意味合いがあるのかもしれません。
なるほど！…って、私のことディスってるわけじゃないじゃろうな！？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。