Understanding_Document_Pipeline_Langchain は何をしますか？
LangChain を使用したドキュメントパイプライン（RAG）について、データ取り込みから埋め込み、検索、LLM応答生成までを学びます。
このスキルは、LangChain を利用した Retrieval-Augmented Generation (RAG) パイプラインの主要コンポーネントを解説します。以下のステップを順に説明します。
- ドキュメントの取り込み (Document Loading): 様々なソース（PDF、Webページ、データベースなど）からドキュメントを読み込みます。
- テキスト分割 (Text Splitting): 長いドキュメントを、検索可能な小さなチャンクに分割します。
- ベクトル埋め込み (Embeddings): テキストチャンクを、その意味を表す数値ベクトルに変換します。
- ベクトルストア (Vector Store): 生成されたベクトルと元のテキストを効率的に保存・検索できるインデックスを作成します。
- 検索 (Retrieval): ユーザーのクエリに最も関連性の高いテキストチャンクをベクトルストアから取得します。
- 応答生成 (Generation): 取得した文脈と元のクエリをプロンプトに合成し、LLM (OpenAI, Anthropic 等) に渡して最終的な応答を生成します。
このパイプラインの実装例は、LangChain の公式ドキュメントや多数のチュートリアルで提供されています。