Как документы загружались в векторную БД? Как происходил чанкинг?

Загрузка документов в векторную базу данных обычно включает несколько этапов:

1. Предобработка текста — очистка, нормализация, удаление стоп-слов.
2. Чанкинг (chunking) — разбиение документа на логические части (чанки), например, по абзацам, предложениям или фиксированным размерам (например, 500 токенов). Это позволяет сохранить контекст и улучшить качество поиска.
3. Векторизация — преобразование каждого чанка в вектор с помощью моделей эмбеддингов (например, BERT, Sentence Transformers).
4. Индексация — сохранение векторов в векторной БД для быстрого поиска.

Пример чанкинга на Python с использованием библиотеки NLTK:

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import sent_tokenize

def chunk_text(text, max_sentences=5):
    sentences = sent_tokenize(text)
    chunks = []
    for i in range(0, len(sentences), max_sentences):
        chunk = ' '.join(sentences[i:i+max_sentences])
        chunks.append(chunk)
    return chunks

# Пример использования
text = "Ваш большой текст здесь..."
chunks = chunk_text(text)

После этого каждый chunk передается в модель эмбеддингов для получения вектора, который сохраняется в базе.