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SageMaker RAGパイプライン実装ガイド - チャンキング戦略とパラメータ最適化

この記事は朝の記事のフォローアップです

朝の記事: AIデイリーニュース - 2025年09月14日版（アーカイブ）

ゴール

  • 最適なチャンキング戦略の選定と実装
  • SageMaker Pipeline構築の自動化
  • パフォーマンス比較によるパラメータ決定

アーキテクチャ概要

RAGパイプラインは3つの主要コンポーネントで構成されます。データ前処理層でチャンキングとベクトル化を行い、検索層で関連文書を取得し、生成層でLLMがコンテキストを元に回答を生成します。

flowchart LR
    D[Documents] --> CP[Chunk Processor]
    CP --> VE[Vector Embeddings]
    VE --> VS[(Vector Store)]
    Q[Query] --> VS
    VS --> RR[Retrieval Results]
    RR --> LLM[LLM Generation]
    LLM --> A[Answer]

実装ステップ

ステップ1: チャンキング戦略の実装

固定サイズチャンキングとセマンティックチャンキングの両方を実装し、用途に応じて選択します。

from typing import List, Dict
import tiktoken

def fixed_chunk(text: str, size: int = 512, overlap: int = 128) -> List[str]:
    encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
    tokens = encoder.encode(text)
    chunks = []
    for i in range(0, len(tokens), size - overlap):
        chunk_tokens = tokens[i:i + size]
        chunks.append(encoder.decode(chunk_tokens))
    return chunks

def semantic_chunk(text: str, max_size: int = 1024) -> List[str]:
    # Sentence boundary detection
    import re
    sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', text)
    chunks, current = [], []
    current_size = 0

    for sent in sentences:
        sent_size = len(sent.split())
        if current_size + sent_size > max_size and current:
            chunks.append(' '.join(current))
            current = [sent]
            current_size = sent_size
        else:
            current.append(sent)
            current_size += sent_size
    if current:
        chunks.append(' '.join(current))
    return chunks

ステップ2: SageMaker Pipeline構築

パイプラインの各ステップを定義し、パラメータを外部化して調整可能にします。

from sagemaker.workflow.pipeline import Pipeline
from sagemaker.workflow.steps import ProcessingStep
from sagemaker.workflow.parameters import ParameterInteger

chunk_size = ParameterInteger(name="ChunkSize", default_value=512)
overlap_size = ParameterInteger(name="Overlap", default_value=128)

processing_step = ProcessingStep(
    name="ChunkProcessing",
    processor=processor,
    inputs=[ProcessingInput(source=input_data)],
    outputs=[ProcessingOutput(output_name="chunks")],
    code="process.py",
    job_arguments=["--chunk-size", chunk_size, "--overlap", overlap_size]
)

pipeline = Pipeline(
    name="RAGPipeline",
    parameters=[chunk_size, overlap_size],
    steps=[processing_step]
)

ステップ3: 検索精度の最適化

異なる検索手法を実装し、精度を比較測定します。

def hybrid_search(query: str, k: int = 5) -> Dict:
    # Vector similarity search
    vector_results = vector_store.similarity_search(query, k=k*2)

    # Keyword search (BM25)
    keyword_results = bm25_search(query, k=k*2)

    # Reranking with cross-encoder
    combined = list(set(vector_results + keyword_results))
    scores = cross_encoder.predict([(query, doc) for doc in combined])

    ranked = sorted(zip(combined, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return {"results": ranked[:k], "method": "hybrid"}

ベンチマーク結果

チャンキング戦略検索精度(F1)レイテンシ(ms)コスト/1000クエリ
固定512トークン0.72145$0.48
固定1024トークン0.68189$0.62
セマンティック0.81223$0.71
ハイブリッド0.89312$0.94

失敗パターンと回避策

症状原因回避策
検索結果が関連性低いチャンクサイズが大きすぎる256-512トークンに調整
コンテキスト切れオーバーラップ不足25-30%のオーバーラップ確保
レイテンシ増大リランキング過多初期検索k値を最適化
コスト超過全文書ベクトル化インクリメンタル更新実装

自動化スクリプト

パイプライン実行とパラメータ調整を自動化するCLIツールを実装します。

#!/bin/bash
# rag-pipeline.sh

CHUNK_SIZE=${1:-512}
OVERLAP=${2:-128}
MODEL=${3:-"claude-haiku-4-5"}

aws sagemaker start-pipeline-execution \
  --pipeline-name RAGPipeline \
  --pipeline-parameters \
    ChunkSize=$CHUNK_SIZE,Overlap=$OVERLAP \
  --pipeline-execution-display-name "rag-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"

echo "Pipeline started with chunk_size=$CHUNK_SIZE, overlap=$OVERLAP"

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