定義
センテンスウィンドウ検索とは、文書を1文単位の小さなチャンクに分割して埋め込み検索し、質問との類似度マッチング精度を高めた上で、LLMには前後の文脈を含めて渡すRAG手法のこと。
センテンスウィンドウ検索 (Sentence Window Retrieval)とは（詳しく解説）
RAGにおける検索精度と文脈量のトレードオフを解決する手法。文書を1文単位の小さなチャンクに分割して埋め込み検索することで、質問文との類似度マッチング精度を高めつつ、実際にLLMへ渡す際は該当文の前後数文(ウィンドウ)を自動的に連結し、意味の欠落を防ぐ。LlamaIndexなどのRAGフレームワークで標準機能として提供され、広く採用されているとされる。2026年時点の実運用では、ウィンドウ幅の設計が現場の悩みどころで、狭すぎると文脈不足による誤答、広すぎるとトークン消費増によるコスト増大とノイズ混入を招く。相場感としては前後1〜3文程度から始め、ドメインやチャンク長に応じて調整するのが一般的とされる。固定長チャンク分割に比べて実装・運用コストは増えるため、まず固定長で試し、精度不足を感じてから導入を検討する選び方が現場では現実的とされる。
センテンスウィンドウ検索 (Sentence Window Retrieval)の使用例
- 社内マニュアルRAGで「経費申請の上限は?」と聞くと、該当文だけでなく前後の条件文も一緒に取得して回答精度を上げる。
- LlamaIndexのSentenceWindowNodeParserでwindow_size=3を指定し、前後3文を自動連結する設定にする。
