Чанкинг текстов как основа RAG-сервисов

Если вы разрабатываете RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation), вы наверняка сталкивались с вопросом: как правильно разбивать тексты на фрагменты?

Также есть проблема в том, что терминология в этой области ещё не устоялась: одни говорят «чанкинг» (chunking), другие — «слайсинг» (slicing), третьи предпочитают длинные формулировки вроде «разбиение материалов для погружения в базу знаний». Может быть, «фрагментация» или «фрагментирование» (похоже на «ферментирование» :)? В общем, пока договоримся называть это чанкингом — процессом разделения текста, аудио, видео или иных данных на логические блоки для последующего векторного поиска.

Что такое чанкинг?

Чанкинг — это подготовка данных для базы знаний RAG-системы. Его цель:

• Разделить контент на фрагменты, которые сохраняют смысловую целостность.
• Упростить поиск релевантной информации при обработке запросов пользователя.

Плохой чанкинг приводит к тому, что система либо «теряет» ключевые данные, либо возвращает неполные, нерелевантные ответы.

Основные методы чанкинга

1. Абзацный чанкинг (Paragraph Chunking)

Самый простой подход: разделение текста по абзацам. Подходит для структурированных документов (статьи, отчёты), но не учитывает смысловые связи между абзацами.

2. Семантический чанкинг (Semantic Chunking)

Фрагменты формируются на основе смысловых границ. Например, разделение по темам в научной работе или по сценам в фильме. Для этого используют:

• NLP-модели (например, spaCy, NLTK) для определения границ предложений.
• Эмбеддинги: фрагменты объединяют, пока их векторное представление не выйдет за рамки заданного «смыслового расстояния».

3. Скользящее окно (Sliding Window)

Текст делится на перекрывающиеся блоки (например, 256 токенов с шагом 128). Позволяет избежать потери контекста на стыках фрагментов. Часто применяется в обработке длинных документов.

Перекрытие границ чанков — важный приём для сохранения контекста. Например, при скользящем окне можно задать перекрытие (overlap) в 10 — 30 % от размера чанка, чтобы ключевая информация не «разрезалась» на стыках. Этот подход также полезен в семантическом чанкинге (для плавного перехода между темами) и при иерархическом разбиении (чтобы связывать смежные разделы). Главное — баланс: слишком большое перекрытие увеличит нагрузку на поиск, а слишком маленький приведёт к потере связности.

4. Иерархический чанкинг (Hierarchical Chunking)

Многоуровневое разбиение: например, разделение книги на главы → разделы → абзацы. Полезно для сложных запросов, в которых важен контекст разных масштабов.

5. Чанкинг по правилам (Rule-Based Chunking)

Использование заранее заданных шаблонов (например, разделение по заголовкам Markdown или XML-тегам). Подходит для документов с чёткой структурой.

Когда какой метод выбрать?

• Абзацный — для быстрого MVP.
• Семантический — для сложных запросов с требованием точности (например, юридические документы).
• Скользящее окно — для обработки потоковых данных (транскрипты подкастов, стенограммы).
• Иерархический — если система должна работать с многоуровневым контекстом.

Инструменты для чанкинга

• LangChain (документация): библиотека с готовыми методами разбиения текста (CharacterTextSplitter, RecursiveCharacterTextSplitter).
• LlamaIndex (сайт): поддерживает чанкинг с учётом семантики и метаданных.
• spaCy (сайт): определение границ предложений и именованных сущностей.
• Hugging Face Transformers (сайт): модели для семантического анализа (например, Sentence-BERT).

Как оценить качество чанкинга?

Вспомните метрики из предыдущей статьи: например, RAGAS проверяет, насколько чанки влияют на релевантность ответов. Также можно:

• Сравнивать результаты поиска при разных методах разбиения.
• Анализировать обратную связь от пользователя: если ответы кажутся обрывочными, проблема может быть и в чанкинге.

Заключение

Чанкинг — это не техническая формальность, а основа работы RAG-системы. Экспериментируйте с методами, комбинируйте их (например, иерархический + скользящее окно) и не забывайте тестировать результат на реальных запросах.

Подписывайтесь на блог и Telegram-канал «Технооптимисты» (https://t.me/drv_official) — мы продолжим публиковать интересные и полезные материалы по проектированию и разработке интеллектуальных информационных систем!