О чём урок
Сегментация текста, или chunking, является одним из наиболее критически важных шагов при построении конвейера Retrieval Augmented Generation (RAG). То, как вы разбиваете свои документы на более мелкие части, напрямую влияет на качество всей вашей системы. Неэффективная стратегия сегментации может привести к тому, что в ваши запросы будет вставлен нерелевантный контекст, что заставит ваш ИИ давать совершенно неверные ответы. Рассмотрим пример: у вас есть документ, содержащий разделы о медицинских исследованиях и разработке программного обеспечения. Если вы примените плохую стратегию сегментации, пользователь, задающий вопрос "Сколько ошибок (bugs) исправили инженеры в этом году?", может получить информацию о медицинских исследованиях вместо разработки программного обеспечения. Это произойдет просто потому, что в медицинском разделе случайно встретилось слово "bug" (например, "вирус" или "микроб") в совершенно другом контексте. Такой промах демонстрирует, почему стратегия сегментации имеет такое большое значение. Цель состоит в том, чтобы создать сегменты (chunks), которые сохраняют семантическую связность и предоставляют значимый контекст при извлечении. Существует три основных подхода к сегментации текста, каждый из которых имеет свои преимущества и компромиссы: Сегментация по размеру (Size-Based Chunking): разделение текста на строки или блоки приблизительно одинаковой длины. Сегментация по структуре (Structure-Based Chunking): разбиение на основе естественной структуры документа (заголовки, абзацы, разделы). Сегментация по смыслу (Semantic-Based Chunking): группировка связанных предложений или разделов с использованием методов обработки естественного языка (NLP). Сегментация по размеру — это самый простой подход. Вы просто делите свой документ на части, имеющие приблизительно одинаковое количество символов или слов. Этот метод легко реализовать, и он надежно работает с различными типами документов. Однако у этого подхода есть очевидные недостатки. Слова могут быть обрезаны посреди предложения, а сегменты могут потерять важный контекст. Например, в сегмент может не попасть заголовок раздела, который объясняет, о чем на самом деле идет речь. Чтобы решить эту проблему, часто используется перекрытие (overlap) между сегментами.
План урока
- Стратегии сегментации текста для эффективного RAG
- Три основных подхода к сегментации текста
- Сегментация по размеру (Size-Based Chunking)
- Сегментация по структуре (Structure-Based Chunking)
- Сегментация по смыслу (Semantic-Based Chunking)
- Выбор правильной стратегии
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.