LearnAI
Moduł 5 · RAG głęboki (Pro) · Lekcja 1/6
← Do katalogu
Zadanie

Dzielenie: jak ciąć dokumenty

Co jest nie tak z tym fragmentowaniem i jak mogę to naprawić? Zwróć JSON {"problem": "problem", "fix": "jak naprawić"}.

Odblokuj dostęp, aby przesyłać rozwiązania do natychmiastowej oceny AI.Zacznij za darmo
Podstawa wysokiej jakości RAG
💡 Kawałek teorii

RAG zaczyna od pocięcia dokumentów na kawałki – nie da się umieścić całej bazy danych w odpowiednim kontekście (jest to drogie i nie mieści się). Sposób, w jaki go przetniesz, zostanie znaleziony. Zbyt duże kawałki zamazują znaczenie i spalają żetony; zbyt małe tracą kontekst (fragment zdania bez wsparcia). Dobra praktyka: tnij wzdłuż granic semantycznych (akapitów, sekcji), a nie ślepo według znaków i dodaj nakładanie się (nakładanie się), aby nie zgubić pomysłu na styku dwóch fragmentów. Metadane (źródło, sekcja) są dołączone do każdego fragmentu w celu filtrowania i odwoływania się. Złe porcjowanie jest głównym powodem, dla którego „RAG nie znajduje tego, co oczywiste”.

Jak jest oceniane · zaliczenie 70

  • 1Prawidłowy JSON bez tekstu wokół niego30%
  • 2Istnieją pola problem i fix35%
  • 3100 znaków traci kontekst; tnij zgodnie ze znaczeniem + nakładanie się35%
Twoja zachętaClaude ⌄