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LangChain / RAG / Vector DBs · レッスン

親ドキュメントと文ウィンドウによる検索

検索するチャンクと返すチャンクを分離し、LLM に正確な一致結果と豊富なコンテキストを渡す方法を学びます。

レッスン 4/413 ステップ

「親ドキュメントと文ウィンドウによる検索」はCoddyKit上の無料LangChain / RAG / Vector DBsレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはLangChain / RAG / Vector DBs学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 LangChain / RAG / Vector DBsコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

The Chunk-Size Dilemma

Small chunks search precisely but lack context; large chunks give context but dilute relevance. Parent document retrieval resolves this tension by searching small and returning large.

Two Chunk Sizes

Index small child chunks for accurate similarity matching, but keep a link to the larger parent chunk that surrounds each one.

  • Search on child embeddings
  • Return parent text to the LLM

ParentDocumentRetriever

LangChain provides a ready-made retriever. You give it a child splitter, an optional parent splitter, a vector store, and a doc store for the parents.

from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever

retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter,
)

Adding Documents

The retriever splits each document into parents and children, embeds the children, and stores parents keyed by id so they can be fetched on a hit.

retriever.add_documents(docs)
results = retriever.invoke("What is the refund window?")
print(len(results[0].page_content))  # large parent text

Sentence-Window Retrieval

A variant indexes single sentences but, on retrieval, expands each hit to include the surrounding sentences. The model sees the exact match plus neighbors.

Storing the Window

During indexing you save the neighboring text in metadata so it can be stitched back at query time.

doc.metadata["window"] = " ".join(
    sentences[max(0, i-2): i+3]
)
doc.page_content = sentences[i]

Swapping Content After Search

After similarity search returns the matched sentence, replace its content with the stored window before passing it to the LLM.

for r in results:
    r.page_content = r.metadata["window"]

When to Use Each

Parent document suits structured docs with natural sections. Sentence-window suits dense prose where precise sentences matter most.

Avoiding Duplicate Parents

Multiple child hits can map to the same parent. Deduplicate by parent id so the LLM is not handed the same passage twice.

seen = set()
unique = []
for d in results:
    pid = d.metadata["parent_id"]
    if pid not in seen:
        seen.add(pid)
        unique.append(d)

Cost and Context Limits

Returning larger parents consumes more of the LLM context window. Balance the parent size against your token budget and the number of results k.

Putting It Together

Index fine-grained children, retrieve precisely, then expand to parents or windows. Your generation step receives focused yet contextual passages.

docs = retriever.invoke("cancellation terms")
context = "\n\n".join(d.page_content for d in docs)
answer = llm.invoke(f"Context:\n{context}\n\nQuestion: ...")

Quick Check

Test your understanding of decoupled retrieval.

対話的なレッスンで答える

Recap

You learned to decouple search and return units:

  • Parent document: search children, return parents
  • Sentence-window: match sentences, expand to neighbors
  • Deduplicate parents and watch context limits
無料で開始

AI チューターと学ぶ LangChain / RAG / Vector DBs — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース
12
レッスン
48
無料で学習を始めるコース全体を表示

よくある質問

「親ドキュメントと文ウィンドウによる検索」レッスンは無料ですか？

はい。「親ドキュメントと文ウィンドウによる検索」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、LangChain / RAG / Vector DBsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 LangChain / RAG / Vector DBsコースには全4レッスンが含まれています。

「親ドキュメントと文ウィンドウによる検索」で何を学びますか？

検索するチャンクと返すチャンクを分離し、LLM に正確な一致結果と豊富なコンテキストを渡す方法を学びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでLangChain / RAG / Vector DBsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

LangChain / RAG / Vector DBsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのLangChain / RAG / Vector DBsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。

「親ドキュメントと文ウィンドウによる検索」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このLangChain / RAG / Vector DBsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのLangChain / RAG / Vector DBsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. マルチクエリ検索戦略
  2. LLMによるコンテキスト圧縮
  3. ハイブリッド検索と再ランキング
  4. 親ドキュメントと文ウィンドウによる検索
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