LearnAI
module5 · RAG diep (Pro) · Les 1/6
← Naar de catalogus
Taak

Chunking: documenten knippen

Wat is er mis met deze chunking en hoe kan ik dit oplossen? Retourneer JSON {"problem": "probleem", "fix": "hoe op te lossen"}.

Ontgrendel toegang om oplossingen in te dienen voor onmiddellijke AI-beoordeling.Begin gratis
De basis van een kwaliteits-RAG
💡Een stukje theorie

RAG begint met het opdelen van documenten in stukken (chunks) - het is onmogelijk om de hele database in context te plaatsen (het is duur en past niet). De manier waarop je het snijdt, zal gevonden worden. Te grote stukken vervagen de betekenis en verbranden tokens; te kleine woorden verliezen context (een stukje zin zonder ondersteuning). Goede praktijk: knip langs semantische grenzen (paragrafen, secties), en niet blindelings op basis van karakters, en voeg een overlap (overlap) toe zodat het idee op de kruising van twee delen niet verloren gaat. Metagegevens (bron, sectie) worden aan elk deel toegevoegd voor filtering en referenties. Slechte chunking is de belangrijkste reden waarom "RAG het voor de hand liggende niet vindt."

Hoe wordt het beoordeeld · geslaagd 70

  • 1Geldige JSON zonder tekst eromheen30%
  • 2Er zijn velden problem en fix35%
  • 3100 tekens verliezen context; gesneden volgens betekenis + overlap35%
Uw promptClaude ⌄