Agentic Chunking: clasificación semántica de textos basada en agentes de inteligencia artificial

introducción

En el ámbito de aplicación de los grandes modelos lingüísticos (LLM), especialmente en el área de la generación mejorada de recuperación (RAG), la fragmentación del texto desempeña un papel crucial. La calidad de la fragmentación del texto está directamente relacionada con la validez de la información contextual, que a su vez afecta a la precisión y exhaustividad de las respuestas generadas por LLM. Los métodos tradicionales de troceado de texto, como el troceado de caracteres de tamaño fijo y la segmentación recursiva de texto, exponen sus limitaciones inherentes, por ejemplo, pueden cortarse en mitad de una frase o unidad semántica, lo que provoca la pérdida de contexto y la incoherencia semántica. En este artículo, nos adentraremos en una estrategia de fragmentación más inteligente, el Agentic Chunking, cuyo objetivo es imitar el proceso de juicio humano para crear trozos de texto semánticamente coherentes, mejorando así significativamente el rendimiento de los sistemas GAR. Además, se proporcionarán ejemplos de código detallados para ayudar a los lectores a empezar.

Lectura de referencia:Estrategia de recuperación RAG sencilla y eficaz: búsqueda y reordenación híbrida dispersa + densa, y uso de "cue caching" para generar un contexto general de relevancia documental para los trozos de texto.

¿Qué es el Agentic Chunking?

Agrupación de agentes es un método avanzado de fragmentación basado en LLM que imita la comprensión y el juicio humanos durante la segmentación de textos, con el objetivo de generar fragmentos de texto semánticamente coherentes. La idea central es centrarse en los elementos "Agentic" del texto, como personajes, organizaciones, etc., y agregar frases relacionadas con estos elementos Agentic para formar unidades semánticas significativas.

Ideas centrales: La esencia del Agentic Chunking es que no se basa simplemente en el recuento de caracteres o en separadores predefinidos para dividir el texto. En su lugar, aprovecha las capacidades de comprensión semántica del LLM para combinar frases semánticamente relacionadas en trozos, incluso si estas frases no están contiguas en posición en el texto original. Este enfoque capta con mayor precisión la estructura intrínseca y las asociaciones semánticas del texto.

¿Por qué es necesario el Agentic Chunking?

Los métodos tradicionales de fragmentación de textos tienen algunas limitaciones difíciles de ignorar:

• Trozos de caracteres de tamaño fijo (Fixed-Size Carácter Chunking):
  • Este enfoque divide mecánicamente el texto en bloques de una longitud fija predefinida. Esto puede truncar entre caracteres en medio de una frase, o incluso dentro de las palabras, dañando gravemente la integridad semántica del texto.
  • Ignora por completo la estructura intrínseca del documento, como encabezamientos, listas, etc., lo que da lugar a resultados de fragmentación desconectados de la estructura lógica del documento.
  • La segmentación arbitraria también puede mezclar en el mismo bloque de texto temas que de otro modo no estarían relacionados, lo que perjudica aún más la coherencia contextual.
• División recursiva de textos:
  • La segmentación recursiva de textos se basa en separadores jerárquicos predefinidos como párrafos, frases, palabras, etc. para la segmentación.
  • Este enfoque puede no ser capaz de manejar eficazmente estructuras complejas de documentos, como encabezados de varios niveles, tablas, etc., lo que provoca la pérdida de información estructural.
  • Todavía es posible que se produzcan truncamientos en medio de unidades semánticas como párrafos o listas con viñetas, lo que afecta a la integridad semántica.
  • Además, la segmentación recursiva de textos carece de una comprensión profunda de la semántica del texto y sólo se basa en la estructura superficial para la segmentación.
• Agrupación semántica:
  • El chunking semántico intenta agrupar frases basándose en la similitud de sus vectores de incrustación, con el objetivo de crear trozos semánticamente relevantes.
  • Sin embargo, si hay grandes diferencias semánticas entre las frases de un párrafo, el chunking semántico puede clasificarlas incorrectamente en distintos chunks, lo que perjudica la coherencia del párrafo.
  • Además, el chunking semántico suele requerir un gran número de cálculos de similitud, especialmente cuando se procesan documentos de gran tamaño, en los que el coste computacional aumenta significativamente.

El Agentic Chunking supera eficazmente las limitaciones de los métodos tradicionales mencionados gracias a las siguientes ventajas:

• Coherencia semántica: Agentic Chunking es capaz de generar trozos de texto semánticamente más significativos, lo que mejora notablemente la precisión de la recuperación de información relevante.
• Preservación del contexto: Preserva mejor la coherencia contextual dentro de los bloques de texto, lo que permite a LLM generar respuestas más precisas y contextualizadas.
• Flexibilidad: El método Agentic Chunking demuestra un alto grado de flexibilidad, ya que puede adaptarse a documentos de diferentes longitudes, estructuras y tipos de contenido para una gama más amplia de aplicaciones.
• Robustez: Agentic Chunking cuenta con un mecanismo de protección y un mecanismo de emergencia perfectos, incluso en el caso de una estructura de documento inusualmente compleja o de limitaciones de rendimiento de LLM, puede seguir garantizando la eficacia y la estabilidad del chunking.

Funcionamiento de la fragmentación

El flujo de trabajo del Agentic Chunking consta de los siguientes pasos clave:

• Creación de minicadenas:
  • En primer lugar, Agentic Chunking utiliza una técnica de segmentación recursiva del texto para dividir inicialmente el documento de entrada en micro trozos más pequeños. Por ejemplo, el tamaño de cada microtrozo puede limitarse a unos 300 caracteres.
  • Durante el proceso de segmentación, Agentic Chunking pone especial cuidado en garantizar que los trozos en miniatura no se trunquen en mitad de una frase para preservar la integridad semántica básica.
• Marcar minifragmentos:
  • A continuación, se añade un marcador único a cada microbloque. Esta marca ayuda a LLM a identificar los límites de cada microbloque en el procesamiento posterior.
  • Es importante señalar que LLM procesa el texto más en función de la ficha en lugar del recuento exacto de caracteres, pero es capaz de reconocer patrones estructurales y semánticos en el texto. Marcar los microbloques ayuda al LLM a reconocer los límites de los bloques, aunque no pueda contar los caracteres con exactitud.
• Agrupación de trozos asistida por LLM:
  • Proporcione el documento etiquetado al LLM junto con las instrucciones específicas.
  • En este punto, la tarea del LLM consiste en realizar un análisis en profundidad de la secuencia de trozos en miniatura y combinarlos en trozos de texto más grandes y semánticamente más coherentes basándose en la relación semántica.
  • Durante el proceso de agrupación, pueden establecerse restricciones, como el número máximo de microbloques que contiene cada bloque, para controlar el tamaño de los bloques en función de las necesidades reales.
• Montaje de trozos:
  • Combine los microbloques seleccionados por el LLM para formar el resultado final del Agentic Chunking: un bloque de texto.
  • Para gestionar y utilizar mejor estos bloques de texto, pueden añadirse a cada uno los metadatos pertinentes, como la información de origen del documento original, la posición del índice del bloque de texto en el documento, etc.
• Superposición de trozos para preservar el contexto:
  Para garantizar la coherencia del contexto entre bloques, el bloque final generado suele tener cierto grado de solapamiento con los microbloques precedentes y siguientes. Este mecanismo de solapamiento ayuda a LLM a comprender mejor la información contextual al procesar bloques de texto vecinos y a evitar la fragmentación de la información.
• Barandillas y mecanismos de seguridad:
  • Límite de tamaño de bloque: Obliga a fijar un tamaño máximo de bloque, lo que garantiza que los bloques de texto generados siempre estén dentro del límite de longitud de entrada del LLM, evitando problemas causados por entradas demasiado largas.
  • Gestión de la ventana de contexto: para documentos muy largos cuya longitud supera el límite de la ventana de contexto LLM, Agentic Chunking puede dividirlos de forma inteligente en múltiples partes manejables y procesarlos por lotes para garantizar la eficiencia y eficacia del procesamiento.
  • Validación: Una vez completado el chunking, Agentic Chunking también realiza un proceso de validación para confirmar que todos los microchunks se han incluido correctamente en el bloque de texto final y evitar así que falte información.
  • Vuelta a la fragmentación recursiva: cuando el procesamiento LLM falla o no está disponible por cualquier motivo, Agentic Chunking puede volver a los métodos recursivos tradicionales de fragmentación de texto, garantizando que se proporciona la funcionalidad básica de fragmentación en todos los casos.
  • Procesamiento en paralelo: Agentic Chunking soporta el modo de procesamiento en paralelo, mediante el uso de multi-threading y otras tecnologías, puede acelerar significativamente la velocidad de procesamiento del chunking de texto, especialmente en el procesamiento de grandes documentos cuando la ventaja es más obvia.

Aplicaciones del Agentic Chunking

La tecnología Agentic Chunking muestra un gran potencial de aplicación en diversos ámbitos:

1. Mejora del aprendizaje

• Definición y explicación: La GAR Agenética optimiza el proceso de aprendizaje descomponiendo la información compleja en unidades manejables, lo que mejora la comprensión y la retención por parte de los alumnos. Este enfoque presta especial atención a los elementos "agénticos" de un texto (por ejemplo, personajes, organizaciones) y, al organizar la información en torno a estos elementos centrales, el GAR agéntico es capaz de crear contenidos de aprendizaje más coherentes y accesibles.
• Papel en el proceso de aprendizaje: los marcos de GAR basados en agentes desempeñan un papel cada vez más importante en los métodos educativos modernos. Mediante el uso de agentes inteligentes basados en la tecnología GAR, los educadores pueden adaptar los contenidos con mayor flexibilidad para satisfacer con precisión las necesidades individuales de los distintos alumnos.
• Aplicaciones en educación: Cada vez más instituciones educativas utilizan la tecnología Agentic RAG para innovar sus estrategias de enseñanza, desarrollar planes de estudio más atractivos y personalizados y mejorar los resultados de la enseñanza y el aprendizaje.
• Impacto en la participación de los estudiantes: el Agentic Chunking es eficaz para aumentar la concentración, la motivación y el interés de los estudiantes por el aprendizaje al presentar la información en bloques de texto claramente estructurados y fáciles de entender.
• Reconocimiento eficaz de patrones: el análisis en profundidad y la identificación de patrones eficaces en el uso de los sistemas Agentic RAG en la educación son esenciales para la optimización continua de los resultados educativos.

2. Mejor retención de la información

• Procesos cognitivos: la tecnología Agentic RAG aprovecha la tendencia natural de los procesos cognitivos humanos a organizar y relacionar la información para mejorar su retención. El cerebro prefiere organizar los datos en unidades manejables, lo que simplifica enormemente el proceso de recuperación y recuerdo de la información.
• Mejor recuperación de la memoria: al centrarse en los elementos "agénticos" que intervienen en el texto (por ejemplo, personas u organizaciones), los alumnos pueden establecer más fácilmente conexiones entre el material didáctico y su acervo de conocimientos, lo que les permite recordar y consolidar más eficazmente la información que han aprendido.
• Estrategias de retención a largo plazo: La integración de la tecnología Agentic RAG en las prácticas diarias de aprendizaje ayuda a crear estrategias eficaces para el aprendizaje continuo y la acumulación de conocimientos, lo que permite la retención y el desarrollo de conocimientos a largo plazo.
• Aplicaciones prácticas: en ámbitos como la educación y la formación empresarial, la presentación de contenidos de Agentic RAG puede personalizarse para satisfacer las necesidades de públicos específicos, con el fin de optimizar la difusión y asimilación de la información.

3. Toma de decisiones eficaz

• Aplicaciones empresariales: En el mundo empresarial, el sistema Agentic RAG está revolucionando el paradigma de toma de decisiones de los líderes empresariales al proporcionar un marco estructurado para la toma de decisiones. Proporciona un marco que mejora significativamente la ciencia de la planificación estratégica y la eficiencia operativa.
• Marco para la toma de decisiones: Agentic RAG es capaz de desglosar datos e información empresariales complejos en piezas más pequeñas y manejables, lo que ayuda a los responsables de la toma de decisiones de la organización a centrarse en los elementos clave, evitar perderse en la masa de información y mejorar la eficacia de la toma de decisiones.
• Ventajas para los líderes empresariales: Agentic RAG ayuda a los líderes empresariales a conocer mejor las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes, lo que les permite tomar decisiones más precisas para los ajustes estratégicos de la empresa y las respuestas al mercado.
• Etapas de aplicación:
  • Identifique las áreas de negocio clave en las que la tecnología Agentic RAG puede aportar valor añadido a su organización.
  • Desarrollar una implementación personalizada de Agentic RAG que esté altamente alineada con los objetivos estratégicos de la organización.
  • Formar al personal en la aplicación del sistema Agentic RAG para garantizar que el sistema pueda implantarse y aplicarse eficazmente.
  • Supervisar continuamente el efecto operativo del sistema Agentic RAG y ajustar la estrategia de optimización en función de la situación real de la aplicación para garantizar el máximo rendimiento del sistema.

Ventajas de la fragmentación

• Coherencia semántica: el Agentic Chunking genera trozos de texto semánticamente más significativos, lo que mejora notablemente la precisión de la información recuperada.
• Preservación del contexto: el Agentic Chunking mantiene eficazmente la coherencia contextual dentro de los bloques de texto, lo que permite a los LLM generar respuestas más precisas y contextualizadas.
• Flexibilidad: Agentic Chunking demuestra una excelente flexibilidad para adaptarse a documentos de distintas longitudes, estructuras y tipos de contenido.
• Robustez: Agentic Chunking cuenta con mecanismos de protección y recuperación integrados para garantizar un funcionamiento estable del sistema incluso en caso de anomalías en la estructura de los documentos o limitaciones de rendimiento del LLM.
• Adaptabilidad: Agentic Chunking se integra a la perfección con distintos LLM y permite una optimización ajustada a los requisitos específicos de cada aplicación.

Agentic Chunking en acción

• Reducción de 92% en suposiciones falsas: El defecto de los métodos tradicionales de fragmentación es que una fragmentación imprecisa puede dar lugar a suposiciones falsas por parte del sistema de IA. El Agentic Chunking reduce estos errores en un asombroso 92%.
• Mejora de la exhaustividad de las respuestas: Agentic Chunking mejora significativamente la exhaustividad de las respuestas, proporcionando a los usuarios respuestas más completas y precisas, y una experiencia de usuario significativamente mejorada.

Implementación de la fragmentación agéntica (ejemplo en Python)

Esta sección proporcionará un ejemplo de implementación de código Agentic Chunking Python basado en el framework Langchain, y una explicación detallada paso a paso del código para ayudar a los lectores a empezar rápidamente.

Requisito previo:

• Asegúrese de que las bibliotecas Langchain y OpenAI Python están instaladas:pip install langchain openai
• Configure la clave API de OpenAI.

Código de ejemplo:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain import hub
# 1. 文本命题化 (Propositioning)
# 示例文本
text = """
On July 20, 1969, astronaut Neil Armstrong walked on the moon.
He was leading NASA's Apollo 11 mission.
Armstrong famously said, "That's one small step for man, one giant leap for mankind" as he stepped onto the lunar surface.
Later, he planted the American flag.
The mission was a success.
"""
# 从 Langchain hub 获取命题化提示模板
obj = hub.pull("wfh/proposal-indexing")
# 使用 GPT-4o 模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 定义 Pydantic 模型以提取句子
class Sentences(BaseModel):
sentences: list[str]
# 创建结构化输出的 LLM
extraction_llm = llm.with_structured_output(Sentences)
# 创建句子提取链
extraction_chain = obj | extraction_llm
# 将文本分割成段落 (为简化示例，本文假设输入文本仅包含一个段落，实际应用中可处理多段落文本。)
paragraphs = [text]
propositions = []
for p in paragraphs:
sentences = extraction_chain.invoke(p)
propositions.extend(sentences.sentences)
print("Propositions:", propositions)
# 2. 创建 LLM Agent
# 定义块元数据模型
class ChunkMeta(BaseModel):
title: str = Field(description="The title of the chunk.")
summary: str = Field(description="The summary of the chunk.")
# 用于生成摘要和标题的 LLM (这里可以使用温度较低的模型)
summary_llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# 用于块分配的 LLM
allocation_llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# 存储已创建的文本块的字典
chunks = {}
# 3. 创建新块的函数
def create_new_chunk(chunk_id, proposition):
summary_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"Generate a new summary and a title based on the propositions.",
),
(
"user",
"propositions:{propositions}",
),
]
)
summary_chain = summary_prompt_template | summary_llm
chunk_meta = summary_chain.invoke(
{
"propositions": [proposition],
}
)
chunks[chunk_id] = {
"chunk_id": chunk_id,  # 添加 chunk_id
"summary": chunk_meta.summary,
"title": chunk_meta.title,
"propositions": [proposition],
}
return chunk_id  # 返回 chunk_id
# 4. 将命题添加到现有块的函数
def add_proposition(chunk_id, proposition):
summary_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"If the current_summary and title is still valid for the propositions, return them."
"If not, generate a new summary and a title based on the propositions.",
),
(
"user",
"current_summary:{current_summary}\ncurrent_title:{current_title}\npropositions:{propositions}",
),
]
)
summary_chain = summary_prompt_template | summary_llm
chunk = chunks[chunk_id]
current_summary = chunk["summary"]
current_title = chunk["title"]
current_propositions = chunk["propositions"]
all_propositions = current_propositions + [proposition]
chunk_meta = summary_chain.invoke(
{
"current_summary": current_summary,
"current_title": current_title,
"propositions": all_propositions,
}
)
chunk["summary"] = chunk_meta.summary
chunk["title"] = chunk_meta.title
chunk["propositions"] = all_propositions
# 5. Agent 的核心逻辑
def find_chunk_and_push_proposition(proposition):
class ChunkID(BaseModel):
chunk_id: int = Field(description="The chunk id.")
allocation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"You have the chunk ids and the summaries. "
"Find the chunk that best matches the proposition. "
"If no chunk matches, return a new chunk id. "
"Return only the chunk id.",
),
(
"user",
"proposition:{proposition}\nchunks_summaries:{chunks_summaries}",
),
]
)
allocation_chain = allocation_prompt | allocation_llm.with_structured_output(ChunkID)
chunks_summaries = {
chunk_id: chunk["summary"] for chunk_id, chunk in chunks.items()
}
# 初始chunks可能为空，导致allocation_chain.invoke报错
if not chunks_summaries:
# 如果没有已存在的块，直接创建新块
next_chunk_id = 1
create_new_chunk(next_chunk_id, proposition)
return
best_chunk_id = allocation_chain.invoke(
{"proposition": proposition, "chunks_summaries": chunks_summaries}
).chunk_id
if best_chunk_id not in chunks:
# 如果返回的 chunk_id 不存在，创建新块
next_chunk_id = max(chunks.keys(), default=0) + 1 if chunks else 1
create_new_chunk(next_chunk_id, proposition)
else:
add_proposition(best_chunk_id, proposition)
# 遍历命题列表，进行分块
for i, proposition in enumerate(propositions):
find_chunk_and_push_proposition(proposition)
# 打印最终的块
print("\nFinal Chunks:")
for chunk_id, chunk in chunks.items():
print(f"Chunk {chunk_id}:")
print(f"  Title: {chunk['title']}")
print(f"  Summary: {chunk['summary']}")
print(f"  Propositions: {chunk['propositions']}")
print("-" * 20)

Explicación del código:

• Proposicionalización:
  • El código del ejemplo utiliza primero hub.pull("wfh/proposal-indexing") para cargar una plantilla predefinida de solicitud proposicionalizada desde el Hub Langchain.
  • A continuación, se inicializó la instancia LLM utilizando ChatOpenAI(model="gpt-4o"), eligiendo el modelo GPT-4o para obtener un mejor rendimiento.
  • Definir el modelo Pydantic de sentencias para el análisis sintáctico estructurado de la lista de sentencias resultante del LLM.
  • Construye una cadena de conexiones entre la plantilla de consulta y la cadena_de_extracción LLM.
  • Para simplificar el ejemplo, este artículo asume que el texto de entrada contiene sólo un párrafo, la aplicación real puede manejar múltiples párrafos de texto. Código será el texto de ejemplo se divide en una lista de párrafos.
  • Haga un bucle sobre el párrafo y utilice extracción_cadena para transformar el párrafo en una lista de proposiciones.
• Crear el Agente LLM:
  • Definir el modelo Pydantic ChunkMeta y definir la estructura de metadatos de los bloques (título y resumen).
  • Crea dos instancias de LLM, summary_llm y allocation_llm. summary_llm se utiliza para generar el resumen y el título de un bloque de texto, mientras que allocation_llm se encarga de determinar en qué bloque existente debe colocarse una proposición o de crear un bloque nuevo.
  • Inicializa el diccionario de trozos, que se utiliza para almacenar los bloques de texto creados.
• función create_new_chunk:
  • La función acepta chunk_id y proposition como parámetros de entrada.
  • A partir de las proposiciones, se generan el título y el resumen del bloque mediante summary_prompt_template y summary_llm.
  • y almacena el nuevo bloque en el diccionario de trozos.
• función add_proposition:
  • La función también toma chunk_id y proposition como entrada.
  • Recupera la información de bloque existente en el diccionario de bloques.
  • Actualiza la lista de proposiciones del bloque actual.
  • Reevaluar y actualizar los títulos y resúmenes de los bloques.
  • y actualizar los metadatos del bloque correspondiente en el diccionario de trozos.
• Función find_chunk_and_push_proposition (lógica del núcleo del Agente):
  • Definir el modelo ChunkID Pydantic para el análisis sintáctico de los ID de bloque para la salida LLM.
  • Crea un allocation_prompt que ordena al LLM encontrar el bloque existente que mejor se ajuste a la proposición actual, o devolver un nuevo ID de bloque.
  • Construir allocation_chain, conectando la plantilla prompt y allocation_llm.
  • Construye el diccionario chunks_summaries, que almacena el ID y la información de resumen de los bloques existentes.
  • Si el diccionario de trozos está vacío (es decir, aún no hay ningún trozo de texto), se crea directamente un nuevo trozo.
  • Utilice allocation_chain para llamar a LLM y obtener el ID del bloque que mejor coincida.
  • Si el chunk_id devuelto por LLM no está en el diccionario de chunks, indicando que es necesario crear un nuevo chunk de texto, se llama a la función create_new_chunk.
  • Si el chunk_id devuelto ya existe en el diccionario de chunks, indicando que la proposición actual debe añadirse a un bloque de texto existente, llame a la función add_proposition.
• Lazo principal:
  • Recorre la lista de proposiciones.
  • Para cada proposición, se llama a la función find_chunk_and_push_proposition y se asigna la proposición al bloque de texto apropiado.
• Resultados:
  • Resultado final del bloque de texto generado, incluido el título, el resumen y la lista de proposiciones incluidas.

Notas de mejora del código:

• Mejorar la función find_chunk_and_push_proposition llamando directamente a la función create_new_chunk cuando el diccionario de chunks está vacío para evitar posibles errores.
• En la función create_new_chunk, se añade un par clave-valor chunk_id al diccionario chunks[chunk_id] para registrar explícitamente el ID del bloque.
• La optimización de la lógica de generación de next_chunk_id mejora la robustez de la lógica de generación de ID y garantiza la correcta generación de ID en diferentes escenarios.

Construir o comprar

Aunque el Agentic Chunking es sólo una parte del flujo de trabajo del Agente de IA, es fundamental para generar trozos de texto semánticamente coherentes. Construir tu propia solución de Agentic Chunking tiene ventajas y desventajas frente a comprar una solución estándar:

Ventajas de la autoconstrucción:

• Alto grado de control y personalización: La solución autoconstruida permite a los usuarios realizar personalizaciones en profundidad en función de sus necesidades específicas, desde el diseño puntual hasta la optimización de algoritmos, todo ello perfectamente adaptado a los escenarios de aplicación reales.
• Orientación precisa: las empresas pueden adaptar la estrategia de fragmentación de texto más adecuada para obtener un rendimiento óptimo en función de las características únicas de sus datos y las necesidades de sus aplicaciones.

Desventajas de la autoconstrucción:

• Costes de ingeniería elevados: crear su propia solución de Agentic Chunking requiere conocimientos especializados de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural y una importante inversión de tiempo de desarrollo, lo que resulta costoso.
• Imprevisibilidad del comportamiento de los LLM: El comportamiento de los LLM es a veces difícil de predecir y controlar, lo que supone un reto técnico para las soluciones autoconstruidas.
• Sobrecarga de mantenimiento continuo: la tecnología de IA generativa evoluciona rápidamente, y las soluciones autoconstruidas requieren una inversión continua en mantenimiento y actualizaciones para seguir el ritmo del desarrollo tecnológico.
• Retos de producción: Una cosa es obtener buenos resultados en la fase de creación de prototipos, pero sigue habiendo retos importantes a la hora de llevar realmente las soluciones de Agentic Chunking a la producción con altos índices de precisión de 99% o superiores.

resúmenes

El Agentic Chunking es una potente técnica de fragmentación de textos que imita la comprensión y el juicio humanos para crear fragmentos de texto semánticamente coherentes, lo que mejora notablemente el rendimiento de los sistemas GAR. El Agentic Chunking supera muchas de las limitaciones de los métodos tradicionales de fragmentación de textos, lo que permite a LLM generar respuestas más precisas, completas y contextualizadas.

Este artículo ayuda a los lectores a comprender el principio de funcionamiento y la aplicación del Agentic Chunking mediante ejemplos de código detallados y explicaciones paso a paso. Es cierto que la implementación del Agentic Chunking requiere una cierta inversión técnica, pero la mejora del rendimiento y el valor de aplicación que aporta son evidentes. El Agentic Chunking es, sin duda, una solución técnica eficaz para aquellos escenarios de aplicación que necesiten procesar grandes cantidades de datos de texto y tengan elevados requisitos de rendimiento para los sistemas RAG.

TENDENCIAS DE FUTURO: Entre las orientaciones de futuro para el Agentic Chunking se encuentran:

• Profunda integración con bases de datos de grafos, construcción de grafos de conocimiento y mayor desarrollo de la tecnología Graph Structure-based Retrieval Enhanced Generation (Graph RAG) para lograr una extracción y utilización más profundas del conocimiento.
• Optimizar continuamente la ingeniería de pistas y el diseño de instrucciones de LLM para mejorar aún más la precisión y la eficacia de procesamiento de la fragmentación de textos.
• Desarrollo de estrategias más inteligentes de fusión y división de bloques de texto para hacer frente con eficacia a estructuras documentales más complejas y diversas y mejorar la versatilidad del Agentic Chunking.
• Explorar activamente la aplicación del Agentic Chunking en una gama más amplia de campos, como el resumen inteligente de textos, la traducción automática de alta calidad, etc., para ampliar sus límites de aplicación.