エージェント (Agent)

Agents

チャンキング (Chunking)

チャンキングとは、大量のテキストデータを小さな「チャンク」（断片）に分割する処理のこと。 AI・機械学習の文脈では、主に以下の目的で使用される：

• 長いテキストを処理可能な大きさに分割する（トークン制限への対応）
• 文脈を保持しながら効率的にテキストを処理する
• 関連性の高い情報をまとめて管理する

チャンキングの方法には以下のようなものがある：

• 文単位での分割
• 段落単位での分割
• 固定文字数での分割
• 意味的なまとまりでの分割

効果的なチャンキングは、大規模言語モデル（LLM）での文書処理や質問応答システムのパフォーマンスを向上させる重要な前処理ステップとなっているが、目的や分割の単位で意味合いが異なるので、注意が必要。

graph TD
    A["長いテキスト"] --> B["チャンキング処理"]
    B --> C["チャンク1"]
    B --> D["チャンク2"]
    B --> E["チャンク3"]
        
    C --> J["LLMによる処理"]
    D --> J
    E --> J

この図は、チャンキングの基本的な流れを示している。長いテキストを適切な単位で分割し、それぞれのチャンクをLLMで処理することで、効率的なテキスト処理が可能になる。

ゲートウェイ (Gateway)

ゲートウェイは、異なるネットワークやプロトコル間の通信を可能にする中継装置のこと。 主に以下のような役割を持つ：

• 異なるネットワークプロトコル間の変換を行う
• データの形式変換や転送を管理する