SmartChunker：大規模言語モデルを活用したスマートなテキスト分割ツール

概要

SmartChunkerは、大規模言語モデル（LLM）を活用して長文テキストを「命題」という独立した最小単位に分割し、その命題同士のテーマ的な類似性を解析して動的に複数のチャンク（塊）へと整理するツールです。これにより、長文の構造化や情報の効率的な検索、要約生成、知識管理が容易になります。特にRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムの前処理や知識グラフの構築、テキスト分析などの分野で有用です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 7
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 7
• コミット数: 3
• ファイル数: 7
• メインの言語: Python

主な特徴

• LLMを用いたテキストの命題抽出により、文章を意味的に独立した単位へ分解
• 命題間の類似性解析による動的なチャンク化で、テーマごとのグルーピングを実現
• 各チャンクに対して自動的に要約とタイトルを生成し、内容把握を支援
• RAGシステムや知識管理ツールなど多様な応用シーンに対応可能

技術的なポイント

SmartChunkerの最大の特徴は、大規模言語モデル（LLM）を活用した「命題抽出」と「動的チャンク化」の2段階処理にあります。

まず「命題抽出」では、単なる文単位の分割ではなく、文章内の意味的に独立した命題（proposition）をLLMにより抽出します。これにより、情報の単位が細かくかつ意味的にまとまった形で切り出されるため、後続処理における精度向上が期待できます。

次に「動的チャンク化」では、抽出された命題同士のテーマ的類似性を計算し、類似度の高い命題を同じチャンクにまとめ、異なるテーマは分けて複数のチャンクを作成します。これにより長文を一定のテーマごとに整理しやすくなり、検索や要約時の効率が大幅に改善されます。類似性の評価にはEmbeddingやLLMの意味理解能力が用いられていると推測されます。

さらに、チャンクごとに自動的に要約とタイトルを生成する機能が備わっており、ユーザーはチャンクの内容を素早く把握できます。これらの処理はPythonで実装されており、LLMとのインターフェースを担当するモジュールも用意されています。

この設計は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおける長文の前処理として特に有効です。RAGは外部知識ベースから情報を取得し応答生成に活用するため、知識ベースの構築や検索時の効率化が重要です。SmartChunkerはテキストを構造化し、検索単位を最適化できるため、RAGの性能向上に寄与します。

また、知識グラフ構築における事実抽出とテーマ分類、テキスト分析の情報抽出や整理にも応用可能です。現代の自然言語処理において、単純な文分割を超えた意味的な粒度の設計は重要であり、本ツールはその要件を満たす先進的なソリューションと言えます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: Git管理対象外ファイルの指定
• README.md: プロジェクト概要と利用方法
• agentic_chunker.py: 命題抽出と動的チャンク化のコア処理を担うメインスクリプト
• llm_client.py: LLMとの通信やプロンプト送受信を抽象化したクライアントモジュール
• prompts.py: LLMに送信するプロンプトテンプレートを管理
• その他2ファイル：ユーティリティや設定ファイルなど

これらのファイルはPythonで書かれており、LLMとの連携を念頭に置いた設計となっています。READMEには環境構築手順や依存パッケージのインストール方法も記載されています。

まとめ

大規模言語モデルを活用した高度なテキスト分割ツール。

リポジトリ情報：

• 名前: SmartChunker
• 説明: 一个基于大模型（LLM）的文本分块（chunking）工具，能够将长文本拆分为一系列命题（propositions），并将这些命题按照主题相似性动态组织到多个chunks 中，形成高效的文本分块方案，便于后续的检索、摘要生成和知识管理。
• スター数: 7
• 言語: Python
• URL: https://github.com/yanewwgv/SmartChunker
• オーナー: yanewwgv
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/95673375?v=4