# ベクターチャンクの視覚化

> ベクターチャンクの視覚化 - Streamlitアプリケーションを実装して、チャンクのベクターデータベースからインサイトを取得します。

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## Primary page

- [ベクターチャンクの視覚化](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/llm-and-genai-apps/vectorstore-chunk.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/tree/main/generative_ai/vectorstore-chunk-visualization)

このAIアクセラレーターは、Streamlitアプリケーションを実装して、チャンクのベクターデータベースからインサイトを取得する方法を示します。 RAG開発者は、RAG開発中にチャンク間の類似性を比較し、不要なデータを削除することができます。 このワークフローでは、Streamlitアプリケーションを構築し、vectorestoreを構築してから、データ内のチャンクとクラスターのサマリーを構築して分析します。