LearnAI
Модуль 5 · RAG глубоко (Pro) · Урок 1/5
Задача

Чанкинг: как резать документы

Что не так с таким чанкингом и как исправить? Верни JSON {"problem": "проблема", "fix": "как исправить"}.

Основа качественного RAG
💡 Кусочек теории

RAG начинается с нарезки документов на куски (чанки) — подать всю базу в контекст нельзя (дорого и не влезет). Как режешь — так и найдётся. Слишком крупные чанки размывают смысл и жгут токены; слишком мелкие теряют контекст (кусок предложения без опоры). Хорошая практика: резать по смысловым границам (абзацы, разделы), а не вслепую по символам, и добавлять перекрытие (overlap) — чтобы мысль на стыке двух чанков не терялась. К каждому чанку прикрепляют метаданные (источник, раздел) — для фильтрации и ссылок. Плохой чанкинг — главная причина, почему «RAG не находит очевидное».

Как оценивается · проходной 70

  • 1Валидный JSON без текста вокруг30%
  • 2Есть поля problem и fix35%
  • 3100 символов теряют контекст; резать по смыслу + overlap35%
Твой промптClaude ⌄
Ответ модели
Здесь появится ответ модели…