大規模言語モデルにおいて，追加学習せずに外部知識を扱う手法として，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)が用いられる．これは，文書をベクトル化して保存しておき，正確な回答に必要な文書をpromptに組み込んで生成する手法である．本論文では，日本語の小説をデータベースとしたRAGにおいて，ベクトル・インデックスの作成の際，ChunkSize，OverlapSize及びEmbeddingモデルを変更した場合のRetrievalの結果，回答への影響を検証した．実験の結果，ChunkSizeには規則性が見られないが，OverlapSizeは大きいほど概ね良い結果が確認できた．また，ChunkSizeやOverlapSizeの値とは無関係に，Embeddingモデル間の性能差が確認された．

近年，自然言語処理の分野では，ChatGPTを始めとする大規模言語モデル(LarageLanguageModel，以下LLMと略す)が高い性能を示しており，多くの評価指標で従来のスコアを大きく上回る結果を残している．しかし，ある特定の分野の詳しい知識や比較的新しい知識といった学習データに含まれていない情報を扱うことが難しいという問題がある．LLMはその特性上，追加学習が困難であるという性質をもっており，その欠点を補うために，外部知識を様々な形でLLMに組み込むといった研究もおこなわれている．その一つがRAG(Retrieval-AugmentedGeneration)[1]である．RAGは，外部知識をベクトル・インデックスという形で保存し，入力文をクエリとしてインデックスに問い合わせ，関連する知識を入力文と合わせてLLMに与えることで，外部知識に基づいた生成を行わせることを目的とした手法である．一般的に，外部知識をテキストとして与える場合，テキストをChunkSizeごとに切り分け，Embeddingモデルを用いてベクトル化し，インデックスに格納する形式が用いられる．本実験では，日本語の小説の内容を外部知識として与えた際，ChunkSize，Chunk間の重複を認めるOverlapSizeがRetrievalの結果，回答へ与える影響について調査を行う．また，Chunkのベクトル化の際には，3種類のEmbeddingモデルを利用する．それぞれのモデルで同様の条件で実験を行った場合の結果を比較し，その特徴や生成結果に関して考察を行った．