Как выбиралась стратегия чанкования (chunking) для RAG-системы?

Стратегия чанкования (chunking) для RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем выбирается исходя из баланса между размером контекста и эффективностью поиска. Основные факторы:

• Размер чанка: должен быть достаточно большим, чтобы содержать связный смысловой блок (например, абзац или несколько предложений), но не слишком большим, чтобы не потерять точность поиска и не превысить лимиты модели.
• Семантическая целостность: чанки формируются так, чтобы не разрывать смысловые единицы, например, не делить предложения или логические блоки.
• Перекрытие: иногда используют перекрывающиеся чанки, чтобы избежать потери информации на границах.
• Тип данных: для текстов с четкой структурой (например, статьи, документы) чанки могут быть по разделам или параграфам, для менее структурированных данных — по фиксированному количеству токенов.

Пример: если использовать фиксированный размер в 500 токенов с перекрытием 50 токенов, то каждый следующий чанк начинается на 450 токенов от предыдущего, что помогает сохранить контекст на границах.