WORK / SAMPLE-RAG-KNOWLEDGE · 2026-04
[仮] RAG 知識ベース運用
社内ドキュメントを Bedrock Knowledge Bases に取り込み、Cognito 認証下で対話 UI を提供する想定の構成。チャンク粒度を意味単位に切り直すことで、引用が機能するようになるまでの記録。
PLACEHOLDER — 仮データです。実プロジェクトに差し替え予定。
§ 01 — 課題
「ヒットが多すぎてどれを開けばよいか分からない」状態の検索体験を、意味の最小単位で切り直すこと。
§ 02 — 意思決定
ドキュメント単位ではなく「タスク × 必要書類のセット」単位でチャンクを抽象化、Top-k は 3 で固定し、各引用に必ずセクション見出しを付ける運用を採用。
§ 03 — 学び
RAG の精度はモデルやプロンプトの前に「意味の単位」で決まる。アクセス制御と KB 同期の運用は思ったより重い。