ドキュメントチャンク化

Outcome：Complete the task with ドキュメントチャンク化 (Document Chunking)。 User context：検索エンジニアは、見出し、表、ページ情報を含むポリシー文書を分割します。それぞれのチャンクはセクションの意味と元の位置を保持します。文字数で切ったり表の行を分割するのは悪い戦略です。 AI method or concept：ドキュメントチャンク化 (Document Chunking)。 Why it fits：検索インデックス、埋め込み、またはプロンプトのコンテキストに使用される部分を設定する場合に、この用語を使用します。 Do not use it when：見出し、リスト、表に意味がある場合に、トークン数だけでチャンクサイズを選ばないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.