Técnicas de Chunking para RAGs: Descubra Qual Método é Ideal para Seu Projeto
Imagine investir tempo e recursos para implementar um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) e falhar justamente porque seu modelo não recebeu o contexto correto ou se perdeu em informações irrelevantes. Frustrante, não é?
É exatamente aí que entra o conceito de chunking. Em poucas palavras, chunking é o processo de dividir documentos grandes em pedaços menores, mais precisos e fáceis de gerenciar. Isso garante que seu modelo receba as informações mais relevantes e produza respostas claras e assertivas.
Neste artigo, vou mergulhar com você nas principais técnicas de chunking, desde as mais simples até as mais sofisticadas—para que você possa escolher com segurança qual delas aplicar no seu sistema RAG. Vamos lá?
Por Que Chunking é Crucial Para Sistemas RAG?
Se você trabalha com LLMs (Large Language Models), sabe que eles são treinados em datasets gigantescos, mas não são atualizados depois do treinamento inicial. Isso significa que, se você tiver perguntas específicas sobre informações recentes ou privadas da sua empresa, o modelo simplesmente não terá acesso a esses dados.
O RAG resolve esse problema ao fornecer ao modelo o contexto necessário diretamente no prompt. Porém, há dois grandes desafios envolvidos nesse processo:
- Janela de contexto limitada: Os modelos têm limites rígidos sobre quantas informações podem processar simultaneamente.
- Alta relação sinal-ruído: Enviar grandes volumes de dados causa confusão e prejudica a qualidade das respostas.
Por isso, uma técnica eficiente de chunking é indispensável. Ela garante que apenas os pedaços mais relevantes do conteúdo cheguem ao LLM, reduzindo ruídos e melhorando significativamente a precisão.
Recursive Character Splitting: Simples, Rápido e Econômico
A técnica mais básica é o recursive character splitting. Ela utiliza uma janela móvel com tamanho fixo e um pequeno overlap para dividir o texto rapidamente. É incrivelmente fácil de implementar e ideal para protótipos.
Como Funciona o Recursive Character Splitting?
- Divide textos baseados puramente em posição dos caracteres.
- Assume que sentenças próximas têm assuntos relacionados, o que nem sempre é verdade.
Exemplo Prático com Langchain:
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text = """Hydroponics é uma maneira inteligente de cultivar vegetais em ambientes fechados ou pequenos espaços. Na hidroponia, as plantas crescem sem solo, usando apenas substrato e solução nutritiva."""
rc_splits = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
chunk_size=20, chunk_overlap=2
).split_text(text)
Essa técnica é rápida, econômica e perfeita para testes iniciais. Mas será que é suficiente para suas necessidades específicas?
Semantic Chunking: Indo Além da Superfície das Palavras
Talvez você precise ir um passo além e considerar o significado real das sentenças. É exatamente isso que o semantic chunking faz. Aqui, a divisão do texto é guiada por mudanças significativas no significado semântico, utilizando modelos avançados de embedding para compreensão contextual profunda.
Processo do Semantic Chunking em 5 Passos:
- Dividir texto inicial em sentenças ou pequenos parágrafos.
- Criar embeddings (representações vetoriais) para cada chunk usando modelos como OpenAI’s text-embedding-3-large.
- Calcular distâncias entre chunks consecutivos.
- Definir um threshold para determinar pontos ideais para divisão.
- Visualizar resultados para validação (opcional, mas recomendado).
Embora mais lento que o recursive splitting, o semantic chunking gera chunks mais coerentes e precisos.
Agentic Chunking: A Inteligência Artificial Que Imita o Pensamento Humano
Imagine conseguir chunkear textos exatamente como um humano faria, identificando ideias novas e agrupando temas similares, mesmo que estejam distantes no documento. Isso é possível com o agentic chunking.
Como Funciona o Agentic Chunking?
- Utiliza LLMs (como GPT-4o) para identificar ideias e agrupar chunks.
- Usa uma técnica chamada propositioning, que converte frases em versões autoexplicativas para evitar ambiguidades.
Exemplo de propositioning:
- Original: “Um corvo está perto do lago. É branco.”
- Propositioning: “Um corvo está perto do lago. Este corvo é branco.”
Implementação Técnica com Langchain:
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# Passos:
# 1. Converter parágrafos em proposições autoexplicativas.
# 2. Criar placeholders (chunks) baseados em ideias identificadas.
# 3. Adicionar proposições aos chunks existentes ou criar novos.
Agentic chunking é poderoso, mas lembre-se: é também mais lento e caro. Avalie cuidadosamente se o ganho em precisão justifica o custo extra para o seu projeto.
Comparativo das Técnicas de Chunking: Qual Escolher?
Agora que você conhece as três principais técnicas, é hora de compará-las lado a lado:
- Recursive Character Splitting: Rápido, econômico, perfeito para protótipos e projetos simples.
- Semantic Chunking: Equilibrado, mais preciso ao considerar o contexto semântico, ideal para projetos que exigem precisão moderada sem grandes investimentos.
- Agentic Chunking: Mais inteligente, caro e lento, indicado para projetos de alta complexidade onde precisão máxima é fundamental.
Ao fazer sua escolha, leve em consideração três fatores-chave:
- Orçamento disponível.
- Necessidade de precisão semântica.
- Complexidade do documento e relevância da precisão dos chunks.
Conclusão: O Futuro do Chunking em Sistemas RAG
O chunking é crucial para otimizar o desempenho dos sistemas RAG, e cada técnica tem seu lugar dependendo das necessidades específicas do seu projeto. À medida que os modelos avançam, é provável que essas técnicas evoluam ainda mais, integrando automações sofisticadas e modelos cada vez mais inteligentes.
Agora que você conhece profundamente cada técnica, está na hora de colocar esse conhecimento em prática. Avalie bem suas prioridades e escolha a abordagem que melhor atende suas necessidades.
Quer aprender mais sobre otimização de RAGs e técnicas avançadas de IA? Confira nosso guia completo aqui. E não deixe de compartilhar este conteúdo com sua equipe—afinal, conhecimento compartilhado é crescimento acelerado.
Fonte: Autor não disponível. “Técnicas de Chunking para RAGs: Uma Análise Comparativa”. Disponível em: Não disponível.