Современные системы, основанные на Retrieval-Augmented Generation (RAG), становятся основой для построения интеллектуальных поисковиков и ответчиков, способных работать с огромными массивами текстовой информации. Ключевой элемент таких систем — грамотное разбиение исходных документов на фрагменты или «чанки». Однако зачастую разработчики воспринимают задачу разбиения как единую проблему, что приводит к компромиссным решениям, ухудшающим качество и производительность. На самом деле, разбиение текста в RAG — это не одна, а целых три взаимосвязанные задачи, каждая из которых требует отдельного подхода, методологии и инструментов. Первая задача связана с созданием чанков для генерации ответа.
Здесь основной вызов состоит в том, чтобы предоставить языковой модели минимально необходимое, но достаточное количество информации. Слишком маленький фрагмент не обеспечит контекст, и AI может упустить важные детали, построить ответ на неполных данных или даже допустить ошибки. С другой стороны, слишком объемный фрагмент приведет к перегрузке модели, увеличению времени генерации, высоким вычислительным затратам и в итоге – к растеканию внимания и снижению точности. Оптимальное решение часто зависит от особенностей контента и задачи, и не всегда состоит в дословной передаче исходного текста. Использование языковой модели для создания «выжимок» и сжатых, но информативных рефератов способно гарантировать насыщенный контекст с высокой концентрацией нужных сведений.
При этом можно добавлять указания, где именно в документе находится информация, что поможет модели лучше ориентироваться. Вторая — это задача создания чанков для построения векторных представлений. Именно эти представления, или эмбеддинги, отвечают за быстрый и релевантный поиск среди огромного массива данных. Ключевая сложность здесь — максимальная релевантность векторного индекса. Если эмбеддинг формируется из объемного и разнообразного фрагмента, в котором перемешаны разные темы и понятия, поиск по ключевым запросам ухудшается, поскольку шина поиска «размывается».
Чтобы повысить качество, можно поступать иначе: создавать отдельные эмбеддинги, специально подготовленные и оптимизированные под поиск, добавляя релевантные ключевые слова, либо генерируя множество тематических вопросов для сознательного расширения и конкретизации вектора. Также нельзя оставаться привязанными к одному и тому же расположению текста для генерации эмбеддинга — часто выгоднее использовать адаптированные под поиск форматы, которые дают лучший результат при тестировании. Третья важнейшая составляющая — хранение и использование исходных фрагментов текста напрямую. Иными словами, необходимо сохранять оригинальный, подлинный и не измененный текстовый кусок, на основе которого создаются поисковые и генерационные чанки. Этот элемент жизненно важен для обеспечения достоверности информации и корректного цитирования.
В случаях, когда требуется предоставить точные выдержки из произведений, договоров, технических документов или правил, нельзя ссылаться на «генерированные» или сокращённые версии, ведь это может привести к юридическим и репутационным проблемам. Кроме того, сохранение точного местоположения и структуры документа помогает эффективно реализовывать многоступенчатые стратегии цитирования и проверки источников в ответах системы. Иногда это может быть привязка к странице, разделу или параграфу, что упрощает контроль качества и аудит. Проблема кроется в том, что попытка совмещения всех трех задач в рамках одного и того же фрагмента порождает многочисленные компромиссы. Увеличенные фрагменты для генерации портят поиск из-за низкой специфичности эмбеддингов.
Слишком маленькие или узко направленные эмбеддинги не дают модели достаточно для построения правильного ответа. Универсальный подход к чанкингу, стремящийся удовлетворить все требования одновременно, часто приводит к падению эффективности всей системы и необходимости использовать многочисленные вспомогательные решения, такие как переоценка результатов (re-ranking) или многократный запрос к базе. Разделение процесса на три независимых компонента позволяет оптимизировать каждый из них и добиться лучших результатов. Для генерации ответов можно ориентироваться на создание насыщенных смыслом резюме текста, включающих важнейший контекст, который помогает языковой модели выдавать точные и лаконичные ответы. Для векторного поиска оптимизируют отбор ключевых слов и синтез релевантных вопросов, меняя структуру и формат фрагментов, чтобы повысить качество поиска.
Подлинный текст хранится отдельно и берется для цитирования и подтверждения данных, что обеспечивает прозрачность и соответствие правовым требованиям. В реальных задачах вместо однородного подхода стоит применять набор разнообразных стратегий в зависимости от характера контента. Например, юридические документы и договоры требуют строгой фиксации оригинальной формулировки и локации текста, в то время как FAQ и форумы можно обрабатывать более гибко, сосредотачиваясь на генерации и поиске. Такая специфичность повышает точность ответов и снижает риски ошибок. Внедрение данного трехстороннего подхода требует дополнительных ресурсных затрат на разработку и настройку, зато возвращается высокой качественной отдачей: значительно увеличивается релевантность ответов, улучшается скорость поиска, повышается доверие пользователей за счет возможности точного и прозрачного цитирования источников.
Разделение задач позволяет эффективно использовать возможности больших языковых моделей и технологий векторного поиска, при этом минимизируя их слабые стороны. Процесс создания RAG-систем сегодня можно смело назвать индустриальным вызовом, требующим комплексных и тонких решений. Анализ одной только проблемы разбиения текста демонстрирует, что задача намного многограннее ожидаемого. Осознание и внедрение раздельного подхода к формированию генерационных, поисковых и исходных текстовых чанков становится критически важным интеллектуальным инструментом для построения удобных и надежных систем, способных отвечать на запросы пользователей быстро, точно и обоснованно. Благодаря правильной концептуализации RAG-чанков удается существенно снизить нагрузку, улучшить релевантность выдачи и повысить качество генерируемых ответов.
Эти шаги на пути к совершенству поискорегинации закладывают фундамент для новых более продвинутых моделей, которые объединяют скорость, точность и прозрачность в едином рабочем процессе. В итоге, грамотное разделение задач в процессе чанкинга позволяет системам стать гибкими и адаптируемыми к самым разным сферам применения — от обслуживания клиентов и поддержки до юридических консультаций и образовательных платформ, гарантируя высокое качество взаимодействия с искусственным интеллектом.
