zChunkの柔軟な構成システム
zChunk は、固定サイズのチャンキング（NaiveChunk）、埋め込み類似度に基づくチャンキング（SemanticChunk）、そして最先端の Llama-70B ベースの zChunk Algorithm の 3 つの戦略をサポートする完全なソリューションを提供します。このマルチ・ストラテジーの設計により、ユーザーは文書の複雑さやアプリケーションのシナリオに応じて最適なチャンキング手法を選択することができます。単純な文書では、固定チャンキングが効率を向上させることができます。意味的な一貫性を維持する必要がある専門的な文書では、大規模なモデルに基づくチャンキングが最も有利な役割を果たすことができます。
このシステムはまた、特別なハイパーパラメータチューニングパイプラインで設計されており、ユーザーはpythonのhyperparameter_tuning.pyスクリプトを通じて、chunk_sizeやoverlap_ratioなどの主要パラメータを自動的に最適化することができる。このチューニングメカニズムにより、zChunkは様々なドメインドキュメントの特徴に適応し、情報の完全性と検索において、最適な粒度バランスを実現します。オープンソースのコードベースには、完全な評価スクリプト（evaluate.py）が用意されており、ユーザーは様々な設定下でチャンキングの効果を検証することができます。
この答えは記事から得たものである。zChunk: Llama-70Bに基づく一般的な意味的チャンキング戦略について
