LangChain のthreshold（しきい値）とは｜ベクトル検索における「信用のボーダーライン」設計

「しきい値」とは

「ユーザーの質問」と「資料から得たテキスト（チャンク）」との類似度スコア（cosine類似度）が、設定された数値より高ければOK、それ以下なら無視する。
この基準となる数値が しきい値（threshold）や。

しきい値が高いと？低いと？

しきい値はどこで使うの？

• similarity_search() や similarity_search_with_score() などで、どのチャンクを参考にするか選ぶとき。
• LangChainでこう使う：

docs = vectorstore.similarity_search_with_score(
    query="月の起源は？",
    score_threshold=0.75,
    k=5
)

しきい値の設計とは？

なんで大事なん？

「どこまでを“意味が近い”と見なすか」の設計そのもの。
つまり、“どんな根拠をもとに回答するか”という信頼性の調整ダイヤルやねん。

信頼性を調整する

「どれくらい意味が近かったら、そのチャンクを信用してええか？」
を決める“フィルターの強さ”やねん。

• 高いしきい値（例：0.8）→ 厳選！関係ありすぎるやつだけ通す
• 低いしきい値（例：0.3）→ ゆるゆる！ちょっと似てたら通す

なにに影響する？

• 回答の正確さ
• 回答の有無
• 誤情報を拾う危険性

OpenAI との関係

threshold は LangChainの機能。OpenAIではない！

OpenAI API（ChatGPTとか）

• Embedding（埋め込みベクトル）を出してくれるだけ。
• たとえば text-embedding-ada-002 でベクトルが得られる。
• 類似度の計算やしきい値の制御はしてくれへん。

LangChain

• ベクトル検索（FAISSとか）で、
  • 類似度を計算（cosine similarity）
  • score_threshold= みたいにしきい値を自分で設定できる。
• これは similarity_search_with_score(threshold=0.7) とかの形で使う。

まとめ｜しきい値ってどこで使うん？

LangChainの検索フェーズで、どこまでを“類似”と見なすかの基準やで！

OpenAIとLangChainのつなぎ方

1. OpenAI で「テキスト」→「ベクトル」に変換（埋め込み）
2. LangChain 経由でそのベクトルを FAISS に保存
3. ユーザーの質問をまたベクトル化して、FAISS で類似ベクトルを検索！

もし OpenAI 単体で使うなら、自分で類似度計算して、しきい値チェックも手動でやらなあかんのや。

まとめ

ベクトル検索では「意味が近いかどうか」を数値で表現する。
その数値が「このくらい以上なら使ってええで」というボーダーライン＝閾値や。
閾値が高すぎるとスルーされ、低すぎると関係ない情報まで拾ってまう。

つまり、しきい値は「信用できる根拠ラインの設計」そのものや。
設計者の“答えの厳しさ”を決めるスライダーみたいなもんやで。

補足：しきい値とは、文字通り「敷居」のこと

しきい値って、「閾値」って難しい漢字になってるけど、実は「敷居」のこと。

「敷居をまたぐ値」って意味やで。

またいだら“使える”、またげへんかったら“無視”。