プライバシー重視のチャンキング
契約書、社内ドキュメント、サポートプレイブックなどをサードパーティツールにアップロードできない場合は、クライアントサイド RAG ドキュメントチャンカーを使用してください。
プライベート RAG 前処理
RAG ドキュメントチャンカー
生のテキストまたは Markdown を、ブラウザで直接取得準備完了のレコードにチャンク化します。チャンクサイズとオーバーラップを調整し、クリーンな JSON をエクスポートして、機密ドキュメントをアップロードせずにコンテンツをエンベディング用に準備します。
100% ローカルブラウザ実行サインアップ不要LangChain 互換の分割ベクトル DB 対応 JSON
テキストまたは Markdown を貼り付ける
この AI ドキュメントチャンキングツール（サインアップ不要）を使用して、ドキュメント、サポート記事、ポリシー、プロンプト、または製品マニュアルの取得設定をテストしてください。
正規化された設定: チャンクサイズ 1000、オーバーラップ 150。
チャンクプレビューとエクスポート
各チャンクを確認し、個々のブロックをコピーするか、ダウンストリームのエンベディングジョブ用に JSON をエクスポートします。
まだチャンクがありません。JSON 対応レコードをプレビューするには、出力を生成してください。
LangChain スタイルの分割
固定文字数でのカットよりも段落をより良く保持する、区切り文字を認識するチャンキングを備えた無料の LangChain テキストスプリッターをオンラインで実行します。
ベクトルデータベースワークフロー
Pinecone、Milvus、Weaviate、Chroma、または Supabase Vector に結果をプッシュする前に、ベクトルデータベースの取り込み用にテキストを迅速にチャンク化します。
Markdown から JSON エクスポート
Markdown を構造化されたチャンク配列に変換するため、このツールはドキュメントやナレッジベースの Markdown から RAG JSON フォーマッターとしても機能します。
使い方
取得準備完了のチャンキングのためのシンプルなクライアントサイドワークフロー
1
生のテキストまたは Markdown を貼り付ける
メモ、マニュアル、README ファイル、社内ドキュメント、またはサポートコンテンツをエディタに貼り付けます。これはクライアントサイド RAG ドキュメントチャンカーであるため、コンテンツはブラウザ内でローカルに保持されます。
2
チャンクサイズとオーバーラップを設定する
エンベディングワークフローのチャンクサイズとオーバーラップ値を選択します。ベクトルデータベースの取り込み用にテキストをチャンク化する必要がある場合、800～1200 文字で 100～200 のオーバーラップが実用的な開始点です。
3
区切り文字を認識するチャンクを生成する
単純な固定幅のスライスよりも自然なテキスト境界をより良く尊重する、無料の LangChain テキストスプリッターをオンラインで実行します。これにより、このツールは LLM コンテキストウィンドウチャンカーとして実用的になります。
4
パイプライン用に JSON をエクスポートする
構造化された JSON 出力をコピーまたはダウンロードします。この結果を使用して、Pinecone 用にテキストを分割したり、Milvus 用にテキストを分割したり、カスタムエンベディングおよび取得パイプラインにチャンクをフィードしたりできます。
ケーススタディ
開発者がチャンキングを使用して取得品質、プライバシー、コスト管理を改善する方法
ベクトルデータベース用の製品マニュアルの準備
AI エンジニアは、長い製品マニュアルを Pinecone に保存する前に、ベクトルデータベースの取り込み用にテキストをチャンク化する必要がありました。ブラウザ UI を使用してオーバーラップを調整し、JSON をエクスポートし、バックエンドの取り込みジョブを作成する前に取得形状を検証しました。
チャンク設定のイテレーションが高速化
エンベディング前の取得テストがクリーン化
前処理コードの無駄が削減
プライバシー保護された法律文書の前処理
法務テックチームは、契約書のテキストを外部サービスにアップロードできなかったため、クライアントサイド RAG ドキュメントチャンカーを必要としていました。ローカル実行により、内部レビューとコンプライアンス承認が大幅に容易になりました。
サーバーサイドアップロードのリスクなし
機密性の高いワークフローに対する信頼性の向上
社内ツールの承認パスが簡素化
Markdown ナレッジベースのフォーマット
サポートエンジニアリングチームは、社内ガイドの Markdown から RAG JSON フォーマッターとしてこのツールを使用しました。これにより、段落の境界を維持し、手動でのクリーンアップを減らしてドキュメントを取得パイプラインに移行するのに役立ちました。
ドキュメントからチャンク JSON への変換が高速化
サポートアシスタントのグラウンディングが向上
取り込み前のフォーマットクリーンアップが削減
プロンプトとコンテキストのコスト削減
スタートアップ企業は、オンボーディングマニュアル全体を GPT ベースのワークフローに渡すのを避けるために、このインターフェースを LLM コンテキストウィンドウチャンカーとして使用しました。コンテンツを検索可能な単位に分割することで、応答のグラウンディングが改善され、トークン使用量が削減されました。
API コストの削減
応答時間の短縮
ロストインザミドル（中間での喪失）の失敗の減少
アカウントの摩擦なしでの迅速なプロトタイピング
ソロビルダーは無料の LangChain テキストスプリッターをオンラインで探していましたが、ほとんどがチュートリアルでした。このツールは、より大きな取得アプリケーションを構築する前に、迅速な実験のための実用的なブラウザ UI とサインアップ不要のパスを提供しました。
セットアップの摩擦なしで即時アクセス
プロトタイピングの高速化
探索から本番への明確な橋渡し
よくある質問
クライアントサイド RAG ドキュメントチャンカーとは何ですか？
クライアントサイド RAG ドキュメントチャンカーは、長いテキストをブラウザ内で直接小さな単位に分割するため、コンテンツをサーバーにアップロードせずに取得ワークフローで使用できます。
これは本当に無料の LangChain テキストスプリッター オンラインですか？
はい。アカウント作成やバックエンド処理を必要とせずに、LangChain スタイルのチャンキング動作に従うブラウザベースのツールを提供することを目的としています。
ベクトルデータベースの取り込み用にテキストをチャンク化するにはどうすればよいですか？
コンテンツを貼り付け、チャンクサイズとオーバーラップを設定し、結果を生成して JSON をエクスポートします。出力は、Pinecone、Milvus、Weaviate、Chroma、または Supabase Vector のエンベディングに簡単に変換できます。
Markdown から RAG JSON フォーマッターとして使用できますか？
はい。Markdown を貼り付けると、ツールはテキストをチャンク化し、ダウンストリームの前処理スクリプトまたは取り込みジョブにフィードできる構造化された JSON をエクスポートします。
モデルがより大きなウィンドウをサポートするようになったのに、なぜ LLM コンテキストウィンドウチャンカーが必要なのですか？
大きなコンテキストウィンドウは依然として高価であり、取得品質を低下させる可能性があります。チャンキングはコンテキストを集中させ、コストを削減し、ロストインザミドル問題を軽減します。
このツールは Pinecone や Milvus 用のテキスト分割に役立ちますか？
はい。エンベディングとストレージのステップの前にテキストを安定したチャンクに準備することで、Pinecone 用のテキスト分割や Milvus 用のテキスト分割に役立ちます。
エンベディングに最適なチャンクサイズは何ですか？
普遍的な数値はありませんが、一般的なドキュメントやサポートコンテンツの場合、800～1200 文字で 100～200 のオーバーラップが実用的な開始点です。
基本的なスプリッターとセマンティックチャンキングジェネレーターオンラインの違いは何ですか？
基本的なスプリッターは固定長でカットします。よりスマートなチャンカーは、段落、改行、自然な境界を尊重するため、アイデアが壊れる可能性が低くなります。
この AI ドキュメントチャンキングツールを使用するためにサインアップする必要がありますか？
いいえ。意図されたエクスペリエンスは、摩擦がなくプライバシーに配慮したものです。ページを開き、テキストを貼り付け、チャンク設定を構成し、エクスポートします。
私のファイルはどこかにアップロードされますか？
いいえ。意図された実装は完全にローカルブラウザ実行であり、開発者ツールに対する Gadegetkit のプライバシーファーストアプローチに沿っています。