Agentic Chunking : AI Agent-Driven Semantic Text Chunking (découpage sémantique de texte piloté par un agent)

introductif

Dans le domaine d'application des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier dans le domaine de la génération améliorée par la recherche (RAG), le découpage du texte joue un rôle crucial. La qualité du découpage du texte est directement liée à la validité des informations contextuelles, ce qui affecte à son tour la précision et l'exhaustivité des réponses générées par le LLM. Les méthodes traditionnelles de découpage de texte, telles que le découpage de caractères de taille fixe et la segmentation récursive du texte, révèlent leurs limites inhérentes, par exemple, elles peuvent s'interrompre au milieu d'une phrase ou d'une unité sémantique, ce qui entraîne une perte de contexte et une incohérence sémantique. Dans cet article, nous nous pencherons sur une stratégie de découpage plus intelligente, le découpage agentique, qui vise à imiter le processus de jugement humain pour créer des morceaux de texte sémantiquement cohérents, améliorant ainsi de manière significative les performances des systèmes RAG. En outre, des exemples de code détaillés seront fournis pour aider les lecteurs à démarrer.

Lecture de référence :Stratégie d'extraction simple et efficace du RAG : recherche et réarrangement hybrides clairsemés + denses, et utilisation de "cue caching" pour générer un contexte global pertinent pour les morceaux de texte.

Qu'est-ce que le découpage agentique ?

Chunking agentique est une approche de pointe basée sur le LLM qui imite la compréhension et le jugement humain pendant la segmentation de texte, visant à générer des morceaux de texte sémantiquement cohérents. L'idée de base est de se concentrer sur les éléments "agentiques" du texte, tels que les personnages, les organisations, etc., et d'agréger les phrases liées à ces éléments agentiques pour former des unités sémantiques significatives.

Idées maîtresses : L'essence de l'Agentic Chunking est qu'il ne repose pas simplement sur le nombre de caractères ou sur des séparateurs prédéfinis pour diviser le texte. Au lieu de cela, il exploite les capacités de compréhension sémantique du LLM pour combiner des phrases sémantiquement proches en morceaux, même si ces phrases ne sont pas contiguës en position dans le texte d'origine. Cette approche permet de capturer la structure intrinsèque et les associations sémantiques du texte de manière plus précise.

Pourquoi avez-vous besoin du découpage agentique ?

Les méthodes traditionnelles de regroupement de textes présentent certaines limites qu'il est difficile d'ignorer :

• Morceaux de caractères de taille fixe (Fixed-Size Character Chunks) Caractère Chunking) :
  • Cette approche divise mécaniquement le texte en blocs d'une longueur fixe prédéfinie. Elle peut tronquer des caractères au milieu d'une phrase, ou même à l'intérieur d'un mot, ce qui porte gravement atteinte à l'intégrité sémantique du texte.
  • Il ignore complètement la structure intrinsèque du document, comme les titres, les listes, etc., ce qui donne des résultats déconnectés de la structure logique du document.
  • Une segmentation arbitraire peut également mélanger dans un même bloc de texte des sujets qui n'ont rien à voir entre eux, ce qui nuit encore à la cohérence contextuelle.
• Fractionnement récursif du texte :
  • La segmentation récursive de texte repose sur des séparateurs hiérarchiques prédéfinis tels que les paragraphes, les phrases, les mots, etc. pour la segmentation.
  • Cette approche peut ne pas être en mesure de traiter efficacement des structures de document complexes, telles que des titres à plusieurs niveaux, des tableaux, etc.
  • Il est toujours possible que la troncature se produise au milieu d'unités sémantiques telles que des paragraphes ou des listes à puces, ce qui affecte l'intégrité sémantique.
  • La segmentation récursive des textes ne permet pas non plus de comprendre en profondeur la sémantique du texte, ne s'appuyant que sur la structure superficielle pour la segmentation.
• Le découpage sémantique (Semantic Chunking) :
  • Le découpage sémantique tente de regrouper les phrases sur la base de la similarité de leurs vecteurs d'intégration, dans le but de créer des morceaux sémantiquement pertinents.
  • Toutefois, si les phrases d'un paragraphe diffèrent considérablement sur le plan sémantique, le découpage sémantique peut classer à tort ces phrases dans des morceaux différents, ce qui nuit à la cohérence du paragraphe.
  • En outre, le découpage sémantique nécessite généralement un grand nombre de calculs de similarité, en particulier lors du traitement de documents volumineux, où le coût de calcul augmente de manière significative.

Le découpage agentique permet de surmonter efficacement les limites des méthodes traditionnelles mentionnées ci-dessus grâce aux avantages suivants :

• Cohérence sémantique : le découpage agentique est capable de générer des morceaux de texte plus significatifs d'un point de vue sémantique, ce qui améliore considérablement la précision de la recherche d'informations pertinentes.
• Préservation du contexte : il préserve mieux la cohérence contextuelle au sein des blocs de texte, ce qui permet à LLM de générer des réponses plus précises et contextualisées.
• Flexibilité : la méthode Agentic Chunking fait preuve d'une grande flexibilité, car elle est capable de s'adapter à des documents de longueurs, de structures et de types de contenu différents pour un plus grand nombre d'applications.
• Robustesse : le découpage agentique dispose d'un mécanisme de protection et d'un mécanisme de repli parfaits, même dans le cas d'une structure de document exceptionnellement complexe ou de contraintes de performance du LLM, il peut toujours garantir l'efficacité et la stabilité du découpage.

Comment fonctionne le découpage agentique

Le processus de découpage agentique comprend les étapes clés suivantes :

• Création de mini-morceaux :
  • Tout d'abord, le découpage agentique utilise une technique de segmentation récursive du texte pour diviser initialement le document d'entrée en micro-morceaux plus petits. Par exemple, la taille de chaque micro-choc peut être limitée à environ 300 caractères.
  • Au cours du processus de segmentation, le découpage agentique veille tout particulièrement à ce que les morceaux miniatures ne soient pas tronqués au milieu d'une phrase afin de préserver l'intégrité sémantique de base.
• Marquer les mini-morceaux :
  • Ensuite, un marqueur unique est ajouté à chaque microbloc. Ce marquage permet au LLM d'identifier les limites de chaque microbloc lors du traitement ultérieur.
  • Il est important de noter que le LLM traite les textes davantage sur la base de l'expérience acquise par les candidats. jeton plutôt que de compter exactement les caractères, mais il est capable de reconnaître des modèles structurels et sémantiques dans le texte. Le marquage des microblocs aide le LLM à reconnaître les limites des blocs, même s'il ne peut pas compter exactement les caractères.
• Groupement de morceaux assisté par LLM :
  • Fournir le document étiqueté au LLM avec les instructions spécifiques.
  • À ce stade, la tâche du LLM consiste à effectuer une analyse approfondie de la séquence de mini-morceaux et à les combiner en morceaux de texte plus importants et sémantiquement cohérents, sur la base de la parenté sémantique.
  • Au cours du processus de regroupement, des contraintes, telles que le nombre maximum de microblocs contenus dans chaque bloc, peuvent être définies pour contrôler la taille des blocs en fonction des besoins réels.
• Assemblage de morceaux :
  • Combinez les micro-blocs sélectionnés par LLM pour former le résultat final du découpage agentique - un bloc de texte.
  • Afin de mieux gérer et utiliser ces blocs de texte, des métadonnées pertinentes peuvent être ajoutées à chaque bloc, telles que les informations sur la source du document original, la position de l'index du bloc de texte dans le document, etc.
• Chevauchement de morceaux pour la préservation du contexte :
  Afin de garantir la cohérence du contexte entre les blocs, le bloc final généré a généralement un certain degré de chevauchement avec les microblocs précédents et suivants. Ce mécanisme de chevauchement permet au LLM de mieux comprendre les informations contextuelles lors du traitement des blocs de texte voisins et d'éviter la fragmentation des informations.
• Garde-fous et mécanismes de repli :
  • Block Size Limit (limite de taille de bloc) : permet de définir une taille de bloc maximale, de sorte que les blocs de texte générés respectent toujours la limite de longueur d'entrée du LLM, évitant ainsi les problèmes causés par des entrées trop longues.
  • Gestion de la fenêtre contextuelle : pour les documents très longs dont la longueur dépasse la limite de la fenêtre contextuelle LLM, Agentic Chunking peut intelligemment les diviser en plusieurs parties gérables et les traiter par lots afin de garantir l'efficacité du traitement.
  • Validation : une fois le découpage terminé, Agentic Chunking effectue également un processus de validation pour confirmer que tous les microchunks ont été correctement inclus dans le bloc de texte final afin d'éviter les informations manquantes.
  • Repli sur le découpage récursif : lorsque le traitement LLM échoue ou n'est pas disponible pour une raison quelconque, le découpage agentique peut se replier sur les méthodes traditionnelles de découpage récursif du texte, garantissant ainsi que la fonctionnalité de découpage de base est assurée dans tous les cas.
  • Traitement parallèle : Agentic Chunking prend en charge le mode de traitement parallèle, grâce à l'utilisation du multithreading et d'autres technologies, vous pouvez accélérer considérablement la vitesse de traitement du découpage de texte, en particulier dans le traitement de documents volumineux, où l'avantage est plus évident.

Applications du découpage agentique

La technologie Agentic Chunking présente un fort potentiel d'application dans un certain nombre de domaines :

1. l'amélioration de l'apprentissage

• Définition et explication : La RAG agentique optimise le processus d'apprentissage en décomposant des informations complexes en unités gérables, améliorant ainsi la compréhension et la rétention des apprenants. Cette approche accorde une attention particulière aux éléments "agentiques" d'un texte (par exemple, les personnages, les organisations) et, en organisant l'information autour de ces éléments centraux, la RAG agentique est en mesure de créer un contenu d'apprentissage plus cohérent et plus accessible.
• Rôle dans le processus d'apprentissage : les cadres RAG agentiques jouent un rôle de plus en plus important dans les méthodes éducatives modernes. En utilisant des agents intelligents basés sur la technologie RAG, les éducateurs sont en mesure d'adapter le contenu avec plus de souplesse pour répondre précisément aux besoins individuels des différents apprenants.
• Applications dans le domaine de l'éducation : De plus en plus d'établissements d'enseignement utilisent la technologie Agentic RAG pour innover dans leurs stratégies d'enseignement, développer des programmes plus attrayants et personnalisés et améliorer les résultats de l'enseignement et de l'apprentissage.
• Impact sur l'engagement des étudiants : le découpage agentique est efficace pour accroître la concentration, la motivation et l'intérêt des étudiants pour l'apprentissage en présentant l'information sous forme de blocs de texte clairement structurés et faciles à comprendre.
• Reconnaissance efficace des schémas : l'analyse approfondie et l'identification des schémas efficaces dans l'utilisation des systèmes Agentic RAG dans l'éducation sont essentielles pour l'optimisation continue des résultats de l'éducation.

2. amélioration de la conservation des informations

• Processus cognitifs : la technologie Agentic RAG exploite la tendance naturelle des processus cognitifs humains à organiser et à relier les informations afin d'en améliorer la rétention. Le cerveau préfère organiser les données en unités gérables, ce qui simplifie grandement le processus de récupération et de rappel des informations.
• Amélioration de la mémorisation : en se concentrant sur les éléments "agentiques" impliqués dans le texte (par exemple, des individus ou des organisations), les apprenants sont en mesure de relier plus facilement le matériel d'apprentissage à leur corpus de connaissances existant, et donc de se rappeler et de consolider les informations apprises de manière plus efficace.
• Stratégies de rétention à long terme : l'intégration de la technologie Agentic RAG dans les pratiques d'apprentissage quotidiennes permet de mettre en place des stratégies efficaces d'apprentissage continu et d'accumulation de connaissances, favorisant ainsi la rétention et le développement des connaissances à long terme.
• Applications pratiques : dans des domaines tels que l'éducation et la formation professionnelle, la présentation du contenu d'Agentic RAG peut être personnalisée pour répondre aux besoins d'un public spécifique afin d'optimiser la diffusion et l'assimilation de l'information.

3. prise de décision efficace

• Applications commerciales : Dans le monde des affaires, le système Agentic RAG révolutionne le paradigme décisionnel des chefs d'entreprise en fournissant un cadre structuré pour la prise de décision. Il fournit un cadre qui améliore considérablement la science de la planification stratégique et l'efficacité opérationnelle.
• Cadre décisionnel : Agentic RAG est capable de décomposer des données et des informations commerciales complexes en éléments plus petits et plus faciles à gérer, ce qui permet aux décideurs organisationnels de se concentrer sur les éléments clés, d'éviter de se perdre dans la masse d'informations et d'améliorer l'efficacité de la prise de décision.
• Avantages pour les chefs d'entreprise : Agentic RAG aide les chefs d'entreprise à mieux comprendre les tendances du marché et les besoins des clients, fournissant ainsi une aide à la décision plus précise pour les ajustements stratégiques de l'entreprise et les réponses au marché.
• Étapes de mise en œuvre :
  • Identifier les domaines d'activité clés où la technologie Agentic RAG peut apporter une valeur ajoutée à votre organisation.
  • Développer une mise en œuvre personnalisée d'Agentic RAG qui soit fortement alignée sur les objectifs stratégiques de l'organisation.
  • Former le personnel à l'application du système Agentic RAG afin de garantir une mise en œuvre et une application efficaces du système.
  • Contrôler en permanence l'effet du fonctionnement du système Agentic RAG et ajuster la stratégie d'optimisation en fonction de la situation réelle de l'application afin d'assurer la performance maximale du système.

Avantages du découpage agentique

• Cohérence sémantique : le regroupement agentique génère des morceaux de texte plus significatifs d'un point de vue sémantique, ce qui améliore considérablement la précision des informations recherchées.
• Préservation du contexte : le découpage analytique maintient efficacement la cohérence contextuelle au sein des blocs de texte, ce qui permet aux LLM de générer des réponses plus précises et contextualisées.
• Flexibilité : le découpage agentique fait preuve d'une excellente flexibilité en s'adaptant à des documents de longueurs, de structures et de types de contenu différents.
• Robustesse : le découpage agentique comporte des mécanismes de protection et de repli intégrés qui garantissent un fonctionnement stable du système, même en cas d'anomalies de la structure du document ou de limitations des performances du LLM.
• Adaptabilité : le découpage agentique s'intègre de manière transparente à différents mécanismes de gestion du cycle de vie et permet une optimisation fine des exigences spécifiques de l'application.

Le découpage agentique en action

• Réduction de 92% des fausses hypothèses : le défaut des méthodes de découpage traditionnelles est qu'un découpage imprécis peut conduire à de fausses hypothèses de la part du système d'intelligence artificielle. Le découpage agentique permet de réduire ces erreurs dans une proportion stupéfiante de 92%.
• Amélioration de l'exhaustivité des réponses : le regroupement agentique améliore considérablement l'exhaustivité des réponses, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir des réponses plus complètes et plus précises et d'améliorer considérablement leur expérience.

Mise en œuvre du découpage agentique (exemple Python)

Cette section fournit un exemple de mise en œuvre du code Python de découpage agentique basé sur le cadre Langchain, et explique le code étape par étape afin d'aider les lecteurs à démarrer rapidement.

Prérequis :

• Assurez-vous que les bibliothèques Langchain et OpenAI Python sont installées :pip install langchain openai
• Configurer la clé API OpenAI.

Exemple de code :

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)

Explication du code :

• Propositionalisation :
  • L'exemple de code utilise d'abord hub.pull("wfh/proposal-indexing") pour charger un modèle prédéfini d'invite propositionnelle à partir du Langchain Hub.
  • Ensuite, l'instance LLM a été initialisée à l'aide de ChatOpenAI(model="gpt-4o"), en choisissant le modèle GPT-4o pour de meilleures performances.
  • Définir le modèle pydantique Sentences pour l'analyse structurée de la liste des phrases produites par le LLM.
  • Construit une chaîne de connexions entre le modèle d'indice et la chaîne d'extraction LLM.
  • Pour simplifier l'exemple, cet article suppose que le texte d'entrée ne contient qu'un seul paragraphe, l'application réelle pouvant traiter plusieurs paragraphes de texte. Le code sera l'exemple de texte divisé en une liste de paragraphes.
  • Bouclez le paragraphe et utilisez extraction_chain pour transformer le paragraphe en une liste de propositions.
• Créer l'agent LLM :
  • Définir le modèle pydantique ChunkMeta et définir la structure des métadonnées du bloc (titre et résumé).
  • Créer deux instances de LLM, summary_llm et allocation_llm. summary_llm est utilisé pour générer le résumé et le titre d'un bloc de texte, tandis que allocation_llm est chargé de déterminer dans quel bloc existant une proposition doit être insérée ou de créer un nouveau bloc.
  • Initialise le dictionnaire des blocs, qui est utilisé pour stocker les blocs de texte créés.
• fonction create_new_chunk :
  • La fonction accepte comme paramètres d'entrée chunk_id et proposition.
  • Sur la base des propositions, le titre et le résumé du bloc sont générés à l'aide de summary_prompt_template et summary_llm.
  • et stocke le nouveau bloc dans le dictionnaire des blocs.
• fonction add_proposition :
  • La fonction prend également en entrée le chunk_id et la proposition.
  • Récupère les informations sur les blocs existants dans le dictionnaire des blocs.
  • Met à jour la liste des propositions pour le bloc en cours.
  • Réévaluer et mettre à jour les titres et les résumés des blocs.
  • et mettre à jour les métadonnées du bloc correspondant dans le dictionnaire des morceaux.
• fonction find_chunk_and_push_proposition (logique de base de l'agent) :
  • Définir le modèle pydantique ChunkID pour l'analyse des identifiants de blocs pour la sortie LLM.
  • Crée une allocation_prompt qui demande au LLM de trouver le bloc existant qui correspond le mieux à la proposition actuelle, ou de renvoyer un nouvel identifiant de bloc.
  • Construire allocation_chain, en connectant le modèle d'invite et allocation_llm.
  • Construit le dictionnaire chunks_summaries, qui stocke les informations d'identification et de résumé des blocs existants.
  • Si le dictionnaire des morceaux est vide (c'est-à-dire s'il n'y a pas encore de morceaux de texte), un nouveau morceau est créé directement.
  • Utiliser allocation_chain pour appeler LLM afin d'obtenir l'ID du bloc qui correspond le mieux.
  • Si l'identifiant de morceau renvoyé par LLM ne figure pas dans le dictionnaire des morceaux, ce qui indique qu'un nouveau morceau de texte doit être créé, la fonction create_new_chunk est appelée.
  • Si l'identifiant de bloc renvoyé existe déjà dans le dictionnaire des blocs, ce qui indique que la proposition actuelle doit être ajoutée à un bloc de texte existant, appelez la fonction add_proposition.
• Boucle principale :
  • Bouclez la liste des propositions.
  • Pour chaque proposition, la fonction find_chunk_and_push_proposition est appelée et la proposition est assignée au bloc de texte approprié.
• Résultats de la sortie :
  • Résultat final du bloc de texte généré, y compris le titre, le résumé et la liste des propositions incluses.

Notes sur l'amélioration du code :

• Amélioration de la fonction find_chunk_and_push_proposition en appelant directement la fonction create_new_chunk lorsque le dictionnaire des chunks est vide afin d'éviter les erreurs potentielles.
• Dans la fonction create_new_chunk, une paire clé-valeur chunk_id est ajoutée au dictionnaire chunks[chunk_id] pour enregistrer explicitement l'identifiant du bloc.
• L'optimisation de la logique de génération du next_chunk_id améliore la robustesse de la logique de génération d'identifiants et garantit une génération d'identifiants correcte dans différents scénarios.

Construire ou acheter

Bien que le découpage agentique ne soit qu'une partie du flux de travail de l'agent d'intelligence artificielle, il est essentiel pour générer des morceaux de texte cohérents d'un point de vue sémantique. Il y a des avantages et des inconvénients à créer sa propre solution de découpage agentique par rapport à l'achat d'une solution prête à l'emploi :

Les avantages de l'autoconstruction :

• Un degré élevé de contrôle et de personnalisation : la solution auto-construite permet aux utilisateurs de procéder à des personnalisations approfondies en fonction de leurs besoins spécifiques, de la conception de l'invite à l'optimisation de l'algorithme, qui s'adaptent toutes parfaitement aux scénarios d'application réels.
• Ciblage précis : les entreprises peuvent adapter la stratégie de découpage de texte la plus appropriée pour obtenir des performances optimales en fonction des caractéristiques de leurs données et des besoins de leurs applications.

Inconvénients de l'autoconstruction :

• Coûts d'ingénierie élevés : la création de votre propre solution de découpage agentique nécessite des connaissances spécialisées en matière de technologie de traitement du langage naturel et un investissement important en temps de développement, ce qui est coûteux.
• Imprévisibilité du comportement des LLM : le comportement des LLM est parfois difficile à prévoir et à contrôler, ce qui pose des problèmes techniques pour les solutions construites par l'utilisateur.
• Frais de maintenance continus : la technologie de l'IA générative évolue rapidement, et les solutions auto-construites nécessitent des investissements continus dans la maintenance et les mises à jour pour suivre le rythme du développement technologique.
• Défis de production : C'est une chose d'obtenir de bons résultats lors de la phase de prototypage, mais il reste des défis importants à relever pour mettre en production des solutions de découpage agentique avec des taux de précision élevés de 99% ou plus.

résumés

Le découpage agentique est une technique puissante de découpage de texte qui imite la compréhension et le jugement humains pour créer des morceaux de texte sémantiquement cohérents, améliorant ainsi de manière significative les performances des systèmes RAG. L'Agentic Chunking surmonte de nombreuses limites des méthodes traditionnelles de découpage de texte, permettant au LLM de générer des réponses plus précises, plus complètes et plus contextuelles.

Cet article aide les lecteurs à comprendre le principe de fonctionnement et la mise en œuvre du découpage agentique à travers des exemples de code détaillés et des explications étape par étape. Il est vrai que la mise en œuvre de l'agrégation agentique nécessite un certain investissement technique, mais l'amélioration des performances et la valeur applicative qu'elle apporte sont évidentes. L'Agentic Chunking est sans aucun doute une solution technique efficace pour les scénarios d'application qui doivent traiter de grandes quantités de données textuelles et qui ont des exigences élevées en matière de performance pour les systèmes RAG.

TENDANCES FUTURES : Les orientations futures du découpage agentique pourraient inclure :

• Intégration approfondie avec les bases de données graphiques, construction de graphes de connaissances et développement de la technologie Graph Structure-based Retrieval Enhanced Generation (Graph RAG) afin d'approfondir l'extraction et l'utilisation des connaissances.
• Optimiser en permanence l'ingénierie des indices et la conception des instructions de LLM afin d'améliorer encore la précision et l'efficacité du traitement du découpage du texte.
• Développer des stratégies plus intelligentes de fusion et de division de blocs de texte pour faire face efficacement à des structures de documents plus complexes et plus diversifiées et améliorer la polyvalence du découpage agentique.
• Nous étudions activement l'application de l'Agentic Chunking dans un plus grand nombre de domaines, tels que la synthèse intelligente de textes, la traduction automatique de haute qualité, etc. afin de repousser les limites de son application.