自作RAGツールの検索精度を96%から100%へ引き上げた過程を解説。chunk_sizeの調整ではなくtop_kを4から8に変更しただけで全問正解に至った経緯と、モデルの限界に関する考察を共有する。
RAGで最後に残った不正解1問を「解剖」したら、予定していた実験が丸ごと不要になった
編集メモ: RAGの精度改善には、単純なチャンク調整より検索パラメータ（top_k等）の最適化が本質的な解決策となる場合があり、試行錯誤のプロセスを記録・検証することが重要です。
EDITORIAL SIGNAL
重要度 参考このニュースの影響
現時点では動向把握を目的とする参考情報です。
影響を受ける人
- 開発者・技術責任者
確認すること
- API仕様、互換性、利用制限を公式情報で確認
今後の注目点
公式発表、提供条件、利用者への実際の影響
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