Это делает ваше RAG-приложение в 10 раз лучше

Большинство людей, которых я знаю, просто разбивают документы на чанки и строят эмбеддинги для этих фрагментов.

Но создавать действительно хорошие чанки — сложно. Идеального способа нет, но есть простой приём, который значительно улучшает качество чанков.

Добавьте к каждому чанку дополнительную метаинформацию.

Например, вы работаете с научными статьями. Каждый чанк — это всего лишь абзац, но сам по себе он часто оказывается слишком размытым.

Вместо того чтобы использовать только абзац, я добавляю к каждому чанку следующую информацию:

🔸Название статьи

🔸Номер страницы

🔸Заголовок секции, к которой относится абзац

🔸Ключевые слова или теги, содержащиеся в абзаце

🔸Одно предложение, кратко резюмирующее содержание абзаца

Этот дополнительный контекст делает эмбеддинг гораздо богаче и значительно повышает его полезность при извлечении.

Эту метаинформацию можно либо извлекать автоматически, либо генерировать с помощью LLM.

Это дополнительный шаг. Если вы только начинаете внедрять RAG, можно пока его пропустить. Но как только у вас заработает базовая версия — обязательно реализуйте это улучшение.

Вы больше не захотите работать по-другому.

👉 @DataSciencegx