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

threshold？

敷居とする値のこと

threshold（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）」とが、どれくらい類似しているか（cosine類似度）を数値としたもの

設定された数値より高ければOK、それ以下なら無視するという基準とするもの。

threshold（しきい値）が高いと？低いと？

threshold（しきい値）はどこで使う？

• 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で使うときの例：

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

なぜ、threshold（しきい値）の設計が大事？

「どこまでを“意味が近い”と見なすか」を設計する

信頼性の調整

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

• 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ない

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？

LangChainの検索フェーズで、どこまでを“類似”と見なすかの基準

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しなければならない

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＝しきい値。
しきい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しまう。

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。
設計者の“答えの厳しさ”を決めるスライダーみたいなもの。

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」という意味。

またいだら“使える”、またげなかったら“無視”。