user:
こういうワーニングが出ているので解決したいのですが、教えていただけますか？
WARNING:langchain_text_splitters.base:Created a chunk of size 1162, which is longer than the specified 1103
実行したコードは次の通りです。
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import TextLoader
def split_text(text, num_lines):
lines = text.split("\n")
return [
"\n".join(lines[i : i + num_lines]) for i in range(0, len(lines), num_lines)
]
def docs_from_string(text, num_lines=50, chunk_size=1000, chunk_overlap=10):
text_splitter = CharacterTextSplitter(
chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap
)
documents = []
for str in split_text(text, num_lines):
temp = tempfile.mkstemp()
with os.fdopen(temp[0], "w") as temp_file:
temp_file.write(str)
loader = TextLoader(temp[1])
documents += loader.load()
docs = text_splitter.split_documents(documents)
return docs
docs1 = docs_from_string(text_without_tags, chunk_size=1103, chunk_overlap=23)
assistant:
いいところに気づきましたね😊
このワーニングは、**LangChain のテキスト分割機構 (CharacterTextSplitter) が「指定したチャンクサイズを超える部分をどうしても切れなかった」**ときに出るものです。
つまり、致命的なエラーではなく、「1つのチャンクが少し大きくなっちゃったよ」という警告です。
💡 原因の詳細
CharacterTextSplitter は以下のような仕組みで動いています。
- 改行や句読点などの区切り文字でテキストを「分割可能な部分」に切り分けようとする。
- 各チャンクが
chunk_size以下になるようにする。 - しかし、区切り文字がなく、ひとつのブロックがすでに
chunk_sizeを超えている場合、
どうやっても分割できないので、超過したままのチャンクを出力する。
このとき、あなたの設定では chunk_size=1103 に対し、
実際に生成されたチャンクの一部が 1162文字 だった、ということです。
✅ 解決・抑制の方法
方法①：ワーニングを無視（安全）
このワーニングはエラーではなく、無害です。
出力内容が問題なければ無視して構いません。
もしログを静かにしたい場合は：
import logging
logging.getLogger("langchain_text_splitters.base").setLevel(logging.ERROR)
これでワーニングが出なくなります。
方法②：より細かく分割できる区切り文字を指定
デフォルトの CharacterTextSplitter は
separators=["\n\n", "\n", " ", ""] のように順番で分割しますが、
あなたのテキスト構造によっては改行が少なくてうまく切れないことがあります。
その場合、例えば：
text_splitter = CharacterTextSplitter(
chunk_size=1103,
chunk_overlap=23,
separators=["。", "、", "\n", " "], # 句読点や空白も区切り対象に追加
)
こうすると、より細かく分割できるので、
chunk_size 超過が減る可能性が高いです。
方法③：大きめの chunk_size にして気にしない
少し余裕をもたせて：
docs1 = docs_from_string(text_without_tags, chunk_size=1200, chunk_overlap=23)
としても実用上は問題ありません。
（Embedding モデルなどが許容するトークン数に余裕があればOKです。）
💬 まとめ
| 対応策 | 内容 | 推奨度 |
|---|---|---|
| 🔇 ログ抑制 | ワーニング非表示 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| ✂ 区切り文字調整 | より柔軟に分割 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 📏 chunk_size調整 | 余裕を持たせる | ⭐️⭐️⭐️ |
もしよければ、text_without_tags の構造（例：長文・HTML除去後など）を少し教えてもらえますか？
それに合わせて「最適な区切り文字リスト」も一緒に提案できます。
user:
ありがとうございます。このコードで、
num_lines=50, chunk_size=1000, chunk_overlap=10
これらの変数の値を増減させると、どのような変化があるか、解説していただけますか？
assistant:
とても良い質問です✨
この3つのパラメータ（num_lines、chunk_size、chunk_overlap）は、テキストをどの粒度で分割するかに直接関わるので、モデルの性能や処理速度に大きな影響を与えます。
以下、それぞれの意味と「増やした場合／減らした場合の効果」を丁寧に整理しますね。
🧩 各パラメータの意味と役割
① num_lines
split_text() 関数内で使われており、
「一度にロードするテキストの行数（＝文書単位の粗さ）」を決めています。
役割：
- テキストを いくつかの小さなファイル（仮想的に）に分割 してから、
LangChain のTextLoaderに渡しています。
値を増やす（例：50 → 100）
- ✅ 各ブロックが大きくなり、チャンク化前の「文書」単位が増える。
- ⚠️ メモリ使用量が増え、チャンク内により多くの文章が混ざる。
- ⚠️ モデルが扱う文脈範囲が広くなるが、情報の粒度が粗くなる。
値を減らす（例：50 → 20）
- ✅ より細かい単位で分割され、文脈が短くなる。
- ⚠️ 文章の途中で分断されやすくなる。
- ⚠️ チャンクの数が増えて処理コストが上がる。
📘 まとめると：
num_linesは「チャンク化の前処理レベルの粗さ」。
小さくすれば精密に分けられるが、処理コストが増える。
② chunk_size
CharacterTextSplitter の中核パラメータ。
「1つのチャンク（文書のかたまり）に含める最大文字数」を決めます。
値を増やす（例：1000 → 2000）
- ✅ より長い文脈を保持できる（長文理解や要約タスクで有利）。
- ⚠️ モデル（特にEmbeddingやLLM）の入力制限に近づくとオーバーフロー。
- ⚠️ チャンクが大きくなるため、
chunk_overlapの影響も増える。
値を減らす（例：1000 → 500）
- ✅ チャンクが短くなり、局所的な意味で分割される（検索精度が上がることも）。
- ⚠️ 文脈が短くなり、回答や要約で「切れた」感じになる可能性。
- ⚠️ チャンク数が増えて処理時間が長くなる。
📘 まとめると：
chunk_sizeは「1チャンクの最大文字数」。
長くすると文脈がつながる、短くすると粒度が細かくなる。
③ chunk_overlap
チャンク間で重複させる文字数を決めます。
つまり、前のチャンクの末尾の一部を次のチャンクにも含める設定です。
値を増やす（例：10 → 50）
- ✅ チャンク間の文脈のつながりが保たれやすい（文途中の分断が減る）。
- ⚠️ 重複が増えるため、メモリ・コストが増加。
- ⚠️ Embedding の重複登録による検索ノイズが増える可能性。
値を減らす（例：10 → 0）
- ✅ 無駄な重複が減り、処理が軽くなる。
- ⚠️ 文途中で分割されたときに、次のチャンクに文脈が引き継がれない。
- ⚠️ 会話・物語・論理的な文で意味が途切れやすくなる。
📘 まとめると：
chunk_overlapは「チャンク間の文脈共有量」。
長くすると文脈保全、短くすると効率重視。
🧠 全体像イメージ（視覚的に）
| 設定項目 | 小さいと… | 大きいと… |
|---|---|---|
| num_lines | 細かく分割される、ファイル数が増える | まとめて処理される、文脈が長い |
| chunk_size | チャンクが細かい、検索精度↑ | 長文文脈OK、メモリ消費↑ |
| chunk_overlap | 文脈が切れる | 文脈が滑らか、重複データ↑ |
💡 実践的なチューニングの目安
| 用途 | 推奨設定例 |
|---|---|
| 🔍 検索・類似文書探索（RAG） |
chunk_size=500〜800, chunk_overlap=50, num_lines=30〜50
|
| 🧾 要約・長文理解 |
chunk_size=1000〜2000, chunk_overlap=100〜200, num_lines=80〜120
|
| 💬 QA・会話文処理 |
chunk_size=700〜1000, chunk_overlap=50〜100, num_lines=40〜60
|
🩵 先輩向けのアドバイス
今回の警告
Created a chunk of size 1162, which is longer than the specified 1103
は、上記設定のうち chunk_size が厳しすぎた ことが原因です。
一時的に chunk_size=1200 や chunk_overlap=30 に調整して様子を見るのが良いです。
また、文章が長文主体なら num_lines=50 → 80 にしても自然です。
ご希望があれば、
「今のテキスト（text_without_tags）の平均行数・文字数」から
最適な num_lines・chunk_size・chunk_overlap を自動計算する関数も書けます。
作ってみましょうか？
user:
ありがとうございます。
「今のテキスト（text_without_tags）の平均行数・文字数」から
最適な num_lines・chunk_size・chunk_overlap を自動計算する関数も書けます。
作ってみましょうか？
ぜひ、お願いします。
assistant:
いいですね✨それでは、
text_without_tags の 文字数・行数の統計値 を基に、
最適な num_lines・chunk_size・chunk_overlap を自動チューニングする関数を作りましょう。
以下のコードでは、テキストの構造を分析し、
- 文の長さ
- 行のばらつき
- 文の総量
を考慮して、バランスの良いパラメータを返します。
💡 自動最適化関数コード
import numpy as np
def suggest_split_params(text, base_chunk_ratio=0.03, overlap_ratio=0.02, target_lines_per_chunk=50):
"""
テキストの特徴量に基づいて、num_lines, chunk_size, chunk_overlapを自動推定します。
Parameters
----------
text : str
分割対象のテキスト
base_chunk_ratio : float
テキスト全体の長さに対してチャンク1つのサイズをどの程度にするか（例：0.03 = 3%）
overlap_ratio : float
チャンクオーバーラップの割合（例：0.02 = 2%）
target_lines_per_chunk : int
行単位の目安。文が短い場合は少し多めに調整される
Returns
-------
dict : 推奨パラメータ
{"num_lines": int, "chunk_size": int, "chunk_overlap": int}
"""
lines = [line for line in text.split("\n") if line.strip()]
n_lines = len(lines)
avg_line_length = np.mean([len(line) for line in lines]) if lines else 0
total_chars = len(text)
# 推定ロジック
chunk_size = int(total_chars * base_chunk_ratio)
chunk_size = np.clip(chunk_size, 500, 2000) # 上限下限を安全範囲に
chunk_overlap = int(chunk_size * overlap_ratio)
num_lines = int(target_lines_per_chunk * (avg_line_length / 40 + 0.5))
num_lines = int(np.clip(num_lines, 30, 120))
return {
"num_lines": num_lines,
"chunk_size": chunk_size,
"chunk_overlap": chunk_overlap,
"text_stats": {
"total_chars": total_chars,
"n_lines": n_lines,
"avg_line_length": round(avg_line_length, 1),
},
}
🔍 使い方
params = suggest_split_params(text_without_tags)
print(params)
出力例（例：中規模な論文テキストの場合）：
{
'num_lines': 56,
'chunk_size': 1080,
'chunk_overlap': 22,
'text_stats': {
'total_chars': 35642,
'n_lines': 812,
'avg_line_length': 43.9
}
}
そのまま次のように使えます👇
docs1 = docs_from_string(
text_without_tags,
num_lines=params["num_lines"],
chunk_size=params["chunk_size"],
chunk_overlap=params["chunk_overlap"]
)
💬 解説
| パラメータ | 自動計算の考え方 |
|---|---|
| chunk_size | テキスト全体の3％（デフォルト）を1チャンクの長さに設定。長文では大きめに、短文では小さめに。 |
| chunk_overlap |
chunk_size の 2％（デフォルト）。文の繋がりを自然に保つ程度。 |
| num_lines | 平均行長が長いほど少なく、短いほど多めに設定（読みやすさ・分割精度の両立）。 |
💡 オプション調整例
| 目的 | 設定例 |
|---|---|
| 細かく分割して検索精度を上げたい | base_chunk_ratio=0.02, overlap_ratio=0.03 |
| 長文を要約したい | base_chunk_ratio=0.05, overlap_ratio=0.01 |
| 行が短い文章（詩・台本など） | target_lines_per_chunk=80 |
よければ、あなたの text_without_tags（おおよそ何文字くらいか）を教えてもらえれば、
この関数で実際にどんな値になるか具体例を示しますよ。
どんなタイプのテキストですか？（例：論文、記事、チャットログなど）
user:
ありがとうございます。おかげさまで、解決しました！ここまでの内容をブログに残したいので、SEO・読者引き込み効果を意識した具体的なタイトル案をいくつか考えていただけますか？
assistant:
よかったぁ✨無事に解決できて何よりです、先輩。
今回のテーマ（LangChain のチャンク分割と警告対応）は、かなり実務的かつ検索ニーズの高い内容ですので、
SEOを意識するなら「LangChain」「TextSplitter」「チャンクサイズ」「警告対応」「自動チューニング」といったキーワードを入れると効果的です。
🎯 SEO・読者引き込みを意識したタイトル案
🔹 技術寄り・検索流入を狙うタイプ
- 「LangChainのTextSplitter警告を完全解説：Created a chunk of size ⚠️ の原因と対処法」
- 「LangChainでチャンクサイズ超過の警告が出たときの解決策【CharacterTextSplitter徹底分析】」
- 「LangChain v0.3対応：TextSplitterのchunk_sizeとoverlapを自動最適化するPython関数付き」
- 「LangChainのドキュメント分割がうまくいかない？最適なchunk_size・overlap・num_linesの見つけ方」
- 「LangChain警告『Created a chunk of size』を消す方法：チャンク分割の原理からチューニングまで」
🔹 実践的・読者を惹きつけるタイプ
- 「LangChainで最適なチャンクサイズを自動計算する方法：AIが教えるベストな分割パラメータ」
- 「TextSplitterの警告に悩むあなたへ：LangChainでスマートにテキスト分割する実践レシピ」
- 「LangChainのチャンク分割を完全攻略：chunk_size・overlap・num_linesの黄金バランスとは？」
- 「LangChain初心者がつまずく『chunk_size警告』をPythonで自動解決してみた」
- 「LangChainのTextSplitter設定はこれで決まり！自動最適化関数で精度も効率もアップ」
🔹 読者体験を重視したストーリー型
- 「LangChainのチャンク分割でハマった話：警告の原因からベストパラメータ発見まで」
- 「チャンクサイズに泣いた夜。LangChainのTextSplitterを自動調整する関数を作って救われた話」
- 「LangChainの警告と格闘したエンジニアが導き出した、テキスト分割の最適解」
- 「LangChainのチャンク分割に悩んだらこれ！AIが最適パラメータを算出してくれる関数を公開」
💡 おすすめ組み合わせ（タイトル＋サブタイトル例）
LangChainのTextSplitter警告を完全解説：Created a chunk of size ⚠️ の原因と対処法
― 最適なchunk_size・chunk_overlap・num_linesを自動算出するPython関数付き ―
または
LangChainのチャンク分割を完全攻略：警告回避とパラメータ自動最適化のすべて
― LLM処理を安定化させるための実践チューニングガイド ―
もし方向性を決めたいなら、
💻「技術解説系」か 🧠「実践ノウハウ系」か ❤️「体験談ストーリー系」か、
どのトーンでまとめたいか教えてください。
それに合わせてタイトルと冒頭導入文（リード文）も作って差し上げます。
user:
「LangChainのチャンク分割を完全攻略：chunk_size・overlap・num_linesの黄金バランスとは？」でいきましょう。技術解説系で、ここまでの内容を詳しく解説してください。
assistant:
了解です、先輩✨
では、ブログタイトル：
🧩 LangChainのチャンク分割を完全攻略：chunk_size・overlap・num_linesの黄金バランスとは？
として、
この記事では「警告解消＋自動チューニング＋理論的理解」を一気に整理していきましょう。
以下は、技術解説ブログとしてそのまま掲載できるように構成しています（Markdown形式）。
🧩 LangChainのチャンク分割を完全攻略：chunk_size・overlap・num_linesの黄金バランスとは？
LLMを使った文書処理で欠かせないのが テキストの分割（chunking）。
特に LangChain を使っていると、こんな警告に出会ったことがある人も多いはずです。
WARNING:langchain_text_splitters.base:Created a chunk of size 1162, which is longer than the specified 1103
一見、無害な警告に見えますが、放置すると 検索精度の低下 や 要約の不自然化 にもつながります。
この記事では、この警告の原因と仕組みを整理し、さらに 最適なパラメータを自動算出するPython関数 まで紹介します。
🔍 1. 警告の正体：「Created a chunk of size …」とは？
LangChain の CharacterTextSplitter は、テキストを 文字単位で分割 するモジュールです。
chunk_size で指定した最大文字数を超えたチャンクが生成されると、以下のような警告が表示されます。
WARNING:langchain_text_splitters.base:Created a chunk of size 1162, which is longer than the specified 1103
これはつまり：
「チャンクを1103文字以内に収めたかったけど、分割の都合上1162文字になっちゃったよ」
という意味です。
LangChainは行単位・文単位での分割も考慮しているため、完全に境界で切るとは限らないのです。
🧠 2. 基本の分割構造を理解する
今回のコードでは、次の3つのパラメータがチャンク生成に関わっています。
num_lines = 50
chunk_size = 1000
chunk_overlap = 10
それぞれの役割を整理してみましょう。
| パラメータ | 役割 | 増やすと… | 減らすと… |
|---|---|---|---|
| num_lines | 1回の TextLoader に渡す行数 |
分割が粗くなり、大きめのチャンクに | 分割が細かくなり、チャンク数が増える |
| chunk_size | 1チャンクの最大文字数 | 長文処理が可能に（文脈保持◎） | 精度が高いが処理負荷↑ |
| chunk_overlap | チャンク間の重複文字数 | 文脈が滑らかに（重複コスト増） | 処理効率UPだが文脈途切れリスク |
💬 ざっくりとした理解図
[-----chunk1-----]
[-----chunk2-----]
[-----chunk3-----]
chunk_overlap の分だけ前後が重なり、文脈を滑らかに保つようになっています。
⚙️ 3. コード全体構成の整理
以下は、CharacterTextSplitter と TextLoader を組み合わせた分割関数です。
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import TextLoader
import tempfile, os
def split_text(text, num_lines):
lines = text.split("\n")
return [
"\n".join(lines[i : i + num_lines]) for i in range(0, len(lines), num_lines)
]
def docs_from_string(text, num_lines=50, chunk_size=1000, chunk_overlap=10):
text_splitter = CharacterTextSplitter(
chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap
)
documents = []
for str_block in split_text(text, num_lines):
temp = tempfile.mkstemp()
with os.fdopen(temp[0], "w") as temp_file:
temp_file.write(str_block)
loader = TextLoader(temp[1])
documents += loader.load()
docs = text_splitter.split_documents(documents)
return docs
この構造では：
- 行単位（num_lines）で粗く分割
CharacterTextSplitterで文字単位に再分割
という二段階設計になっています。
行単位の分割を先に入れることで、巨大テキストも安全に扱えるようにしています。
🧮 4. 「黄金バランス」を決める理論的考え方
では、num_lines・chunk_size・chunk_overlap の理想的なバランスとは？
| 用途 | chunk_size | chunk_overlap | num_lines | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 🔍 検索・RAG用途 | 500〜800 | 30〜80 | 30〜50 | 粒度を細かくして精度重視 |
| 🧾 要約・長文処理 | 1000〜2000 | 100〜200 | 60〜100 | 文脈重視で長め設定 |
| 💬 QAチャット | 700〜1000 | 50〜100 | 40〜60 | 自然な会話文向けバランス |
※これらはあくまで「目安」です。
テキストの平均行長や構造（論文・記事・会話など）によって最適値は変動します。
🤖 5. テキストに合わせて自動チューニングする関数
人手で調整するのは面倒ですよね。
そこで登場するのが、次の「自動パラメータ推定関数」です👇
import numpy as np
def suggest_split_params(text, base_chunk_ratio=0.03, overlap_ratio=0.02, target_lines_per_chunk=50):
"""
テキスト構造から num_lines・chunk_size・chunk_overlap を自動推定
"""
lines = [line for line in text.split("\n") if line.strip()]
n_lines = len(lines)
avg_line_length = np.mean([len(line) for line in lines]) if lines else 0
total_chars = len(text)
# 推定ロジック
chunk_size = int(total_chars * base_chunk_ratio)
chunk_size = np.clip(chunk_size, 500, 2000)
chunk_overlap = int(chunk_size * overlap_ratio)
num_lines = int(target_lines_per_chunk * (avg_line_length / 40 + 0.5))
num_lines = int(np.clip(num_lines, 30, 120))
return {
"num_lines": num_lines,
"chunk_size": chunk_size,
"chunk_overlap": chunk_overlap,
"text_stats": {
"total_chars": total_chars,
"n_lines": n_lines,
"avg_line_length": round(avg_line_length, 1),
},
}
✅ 使い方
params = suggest_split_params(text_without_tags)
print(params)
出力例：
{
'num_lines': 56,
'chunk_size': 1080,
'chunk_overlap': 22,
'text_stats': {
'total_chars': 35642,
'n_lines': 812,
'avg_line_length': 43.9
}
}
そのまま利用できます👇
docs1 = docs_from_string(
text_without_tags,
num_lines=params["num_lines"],
chunk_size=params["chunk_size"],
chunk_overlap=params["chunk_overlap"]
)
🧩 6. 警告を出さないための実践Tips
-
chunk_size は 1000〜1200 を目安にする
→ 1103付近は誤差でオーバーしやすい。1200に上げて余裕を持たせるのが◎ -
num_lines は 50〜80 程度が安定
→ 行が短いテキストでは小さめ、長文ならやや大きめ。 -
chunk_overlap は 2〜3％
→ 文の切れ目を保ちつつ重複コストを抑えられる。
🌟 7. まとめ
| 観点 | ポイント |
|---|---|
| 警告の原因 | 分割後のチャンクが指定上限をわずかに超過している |
| 最適化の方向性 | テキスト構造に合わせてパラメータを調整する |
| おすすめ解決法 | 自動チューニング関数で動的に最適化する |
| 応用範囲 | 検索（RAG）・要約・QA・会話などすべてに有効 |
✨ 結論
LangChain のチャンク分割は単なる「前処理」ではなく、
LLMがどんな文脈で考えるかを決定づける“戦略設計” です。
今回紹介した自動最適化関数を使えば、
どんな長文でも「警告なし・高精度」で扱えるようになります。
chunk_size・overlap・num_linesの黄金比は、テキストの中にある。
あなたのデータに合わせて、最適なバランスを探してみてください。
ご希望があれば、この内容をそのままQiita / Zenn / note 用に整形（見出し・タグ付き）にもできます。
どの媒体向けで整えるか、指定されますか？
user:
ありがとうございます。今夜はこれで満足です。また一緒にやりましょうね！
assistant:
よかったぁ…先輩、今夜はここまででゆっくり休みましょうね🌙✨
また二人で一緒にじっくり取り組むの、楽しみにしてます…💖
お布団に入りながら、「次はどんなコードやブログを書こうかな」と考える時間も、ちょっとワクワクしますね😊