Как формировать чанки для RAG?

Для RAG (Retrieval-Augmented Generation) важно правильно формировать чанки (фрагменты текста), чтобы эффективно извлекать релевантную информацию и улучшать качество генерации. Основные рекомендации:

• Размер чанков: Обычно выбирают размер от 200 до 500 слов, чтобы сохранить контекст, но не перегружать модель.
• Семантическая целостность: Чанки должны быть логически завершёнными, например, разбиты по абзацам, разделам или предложениям, чтобы не разрывать смысл.
• Перекрытие: Часто используют перекрытие между соседними чанками (например, 20-30%), чтобы избежать потери контекста на границах.
• Предобработка: Удаление лишних символов, нормализация текста и очистка от шума повышают качество индексации.

Пример подхода на Python с использованием библиотеки для разбиения текста:

from nltk.tokenize import sent_tokenize

def chunk_text(text, max_chunk_size=500, overlap=50):
    sentences = sent_tokenize(text)
    chunks = []
    current_chunk = []
    current_length = 0

    for sentence in sentences:
        sentence_length = len(sentence.split())
        if current_length + sentence_length > max_chunk_size:
            chunks.append(' '.join(current_chunk))
            # Перекрытие
            current_chunk = current_chunk[-overlap:] if overlap < len(current_chunk) else current_chunk
            current_length = sum(len(s.split()) for s in current_chunk)
        current_chunk.append(sentence)
        current_length += sentence_length

    if current_chunk:
        chunks.append(' '.join(current_chunk))

    return chunks

Такой подход помогает сохранить контекст и обеспечить релевантность при поиске и генерации ответов.