Chunking agêntico: Chunking de texto semântico orientado por agentes de IA

introdutório

No domínio de aplicação de modelos de linguagem grandes (LLMs), especialmente na área de geração aprimorada de recuperação (RAG), a fragmentação do texto desempenha um papel fundamental. A qualidade da fragmentação do texto está diretamente relacionada à validade das informações contextuais, o que, por sua vez, afeta a precisão e a integridade das respostas geradas pelo LLM. Os métodos tradicionais de fragmentação de texto, como a fragmentação de caracteres de tamanho fixo e a segmentação recursiva de texto, expõem suas limitações inerentes, por exemplo, podem ser interrompidos no meio de uma frase ou unidade semântica, resultando em perda de contexto e incoerência semântica. Neste artigo, vamos nos aprofundar em uma estratégia de fragmentação mais inteligente, a Agentic Chunking, que tem como objetivo imitar o processo de julgamento humano para criar blocos de texto semanticamente coerentes, melhorando significativamente o desempenho dos sistemas RAG. Além disso, serão fornecidos exemplos detalhados de código para ajudar os leitores a começar.

Leitura de referência:Estratégia de recuperação RAG simples e eficaz: pesquisa e rearranjo híbrido esparso + denso e uso de "cache de dicas" para gerar um contexto geral relevante para o documento para blocos de texto.

O que é Agentic Chunking?

Chunking de agente é uma abordagem de chunking baseada em LLM de última geração que imita a compreensão e o julgamento humanos durante a segmentação de texto, com o objetivo de gerar pedaços de texto semanticamente coerentes. A ideia central é concentrar-se nos elementos "Agentic" do texto, como personagens, organizações etc., e agregar frases relacionadas a esses elementos Agentic para formar unidades semânticas significativas.

Ideias centrais: A essência do Agentic Chunking é que ele não se baseia simplesmente na contagem de caracteres ou em separadores predefinidos para dividir o texto. Em vez disso, ele aproveita os recursos de compreensão semântica do LLM para combinar frases semanticamente relacionadas em pedaços, mesmo que essas frases não estejam contíguas em posição no texto original. Essa abordagem captura a estrutura intrínseca e as associações semânticas do texto com mais precisão.

Por que você precisa do Agentic Chunking?

Os métodos tradicionais de fragmentação de texto têm algumas limitações que são difíceis de ignorar:

• Chunking de caracteres de tamanho fixo:
  • Essa abordagem divide mecanicamente o texto em blocos de um comprimento fixo predefinido. Isso pode truncar entre caracteres no meio de uma frase ou até mesmo dentro de palavras, prejudicando gravemente a integridade semântica do texto.
  • Ele ignora completamente a estrutura intrínseca do documento, como títulos, listas etc., resultando em resultados de chunking desconectados da estrutura lógica do documento.
  • A segmentação arbitrária também pode misturar assuntos não relacionados no mesmo bloco de texto, prejudicando ainda mais a coerência contextual.
• Divisão recursiva de texto:
  • A segmentação recursiva de texto depende de separadores hierárquicos predefinidos, como parágrafos, frases, palavras etc., para a segmentação.
  • Essa abordagem pode não ser capaz de lidar de forma eficaz com estruturas complexas de documentos, como títulos de vários níveis, tabelas etc., resultando na perda de informações estruturais.
  • Ainda é possível que o truncamento ocorra no meio de unidades semânticas, como parágrafos ou listas com marcadores, afetando a integridade semântica.
  • Crucialmente, a segmentação recursiva de texto também carece de uma compreensão profunda da semântica do texto e depende apenas da estrutura superficial para a segmentação.
• Chunking semântico:
  • A fragmentação semântica tenta agrupar sentenças com base na semelhança de seus vetores de incorporação, com o objetivo de criar blocos semanticamente relevantes.
  • No entanto, se houver grandes diferenças semânticas entre as frases de um parágrafo, o chunking semântico pode classificar incorretamente essas frases em diferentes chunks, resultando em coerência prejudicada no parágrafo.
  • Além disso, o chunking semântico geralmente requer um grande número de cálculos de similaridade, especialmente no processamento de documentos grandes, onde o custo computacional aumenta significativamente.

O Agentic Chunking supera efetivamente as limitações dos métodos tradicionais mencionados acima por meio das seguintes vantagens:

• Coerência semântica: o Agentic Chunking é capaz de gerar pedaços de texto semanticamente mais significativos, o que melhora significativamente a precisão da recuperação de informações relevantes.
• Preservação do contexto: preserva melhor a coerência contextual em blocos de texto, o que permite que o LLM gere respostas mais precisas e contextualizadas.
• Flexibilidade: o método Agentic Chunking demonstra um alto grau de flexibilidade, sendo capaz de se adaptar a documentos de diferentes comprimentos, estruturas e tipos de conteúdo para uma ampla gama de aplicações.
• Robustez: o Agentic Chunking tem um mecanismo de proteção e um mecanismo de fallback perfeitos, mesmo no caso de uma estrutura de documentos excepcionalmente complexa ou de restrições de desempenho do LLM, ele ainda pode garantir a eficácia e a estabilidade do chunking.

Como funciona o Agentic Chunking

O fluxo de trabalho do Agentic Chunking consiste nas seguintes etapas principais:

• Criação de mini pedaços:
  • Em primeiro lugar, o Agentic Chunking usa técnicas de segmentação de texto recursivas para dividir inicialmente o documento de entrada em microchunks menores. Por exemplo, o tamanho de cada microchunk pode ser limitado a cerca de 300 caracteres.
  • Durante o processo de segmentação, o Agentic Chunking toma um cuidado especial para garantir que os pedaços em miniatura não sejam truncados no meio de uma frase para preservar a integridade semântica básica.
• Marcação de mini-chunks:
  • Em seguida, um marcador exclusivo é adicionado a cada microbloco. Essa marcação ajuda o LLM a identificar os limites de cada microbloco no processamento subsequente.
  • É importante observar que o LLM processa o texto mais com base na token em vez da contagem exata de caracteres, mas é bom em reconhecer padrões estruturais e semânticos no texto. A marcação de microblocos ajuda o LLM a reconhecer os limites dos blocos, mesmo que não seja possível contar os caracteres com exatidão.
• Agrupamento de pedaços assistido por LLM:
  • Forneça o documento etiquetado ao LLM juntamente com as instruções específicas.
  • Nesse ponto, a tarefa do LLM é realizar uma análise aprofundada da sequência de pedaços em miniatura e combiná-los em pedaços de texto maiores e semanticamente coerentes com base na relação semântica.
  • Durante o processo de agrupamento, restrições, como o número máximo de microblocos contidos em cada bloco, podem ser definidas para controlar o tamanho dos blocos de acordo com os requisitos reais.
• Montagem de pedaços:
  • Combine os micro-blocos selecionados pelo LLM para formar o resultado final do Agentic Chunking - um bloco de texto.
  • Para gerenciar e utilizar melhor esses blocos de texto, metadados relevantes podem ser adicionados a cada bloco, como as informações de origem do documento original, a posição do índice do bloco de texto no documento etc.
• Sobreposição de pedaços para preservação de contexto:
  Para garantir a coerência do contexto entre os blocos, o bloco final gerado geralmente tem algum grau de sobreposição com os microblocos anteriores e posteriores. Esse mecanismo de sobreposição ajuda o LLM a entender melhor as informações contextuais ao processar blocos de texto vizinhos e evitar a fragmentação de informações.
• Proteções e mecanismos alternativos:
  • Limite de tamanho de bloco: força a definição de um tamanho máximo de bloco, garantindo que os blocos de texto gerados estejam sempre dentro do limite de comprimento de entrada do LLM, evitando problemas causados por entradas muito longas.
  • Gerenciamento da janela de contexto: para documentos muito longos, cujo comprimento excede o limite da janela de contexto do LLM, o Agentic Chunking pode dividi-los de forma inteligente em várias partes gerenciáveis e processá-las em lotes para garantir a eficiência e a eficácia do processamento.
  • Validação: após a conclusão do chunking, o Agentic Chunking também executa um processo de validação para confirmar que todos os microchunks foram incluídos corretamente no bloco de texto final para evitar informações ausentes.
  • Retorno à fragmentação recursiva: quando o processamento do LLM falha ou não está disponível por qualquer motivo, o Agentic Chunking pode retornar graciosamente aos métodos tradicionais de fragmentação recursiva de texto, garantindo que a funcionalidade básica de fragmentação seja fornecida em todos os casos.
  • Processamento paralelo: o Agentic Chunking é compatível com o modo de processamento paralelo, por meio do uso de multi-threading e outras tecnologias, você pode acelerar significativamente a velocidade de processamento do chunking de texto, especialmente no processamento de documentos grandes, quando as vantagens são mais óbvias.

Aplicativos do Agentic Chunking

A tecnologia Agentic Chunking apresenta um grande potencial de aplicação em diversas áreas:

1. aprendizado aprimorado

• Definição e explicação: o Agentic RAG otimiza o processo de aprendizagem ao dividir informações complexas em unidades gerenciáveis, melhorando assim a compreensão e a retenção dos alunos. Essa abordagem dá atenção especial aos elementos "Agênticos" de um texto (por exemplo, personagens, organizações) e, ao organizar as informações em torno desses elementos centrais, o Agentic RAG é capaz de criar um conteúdo de aprendizado mais coerente e acessível.
• Função no processo de aprendizagem: as estruturas RAG autênticas estão desempenhando uma função cada vez mais importante nos métodos educacionais modernos. Com o uso de agentes inteligentes baseados na tecnologia RAG, os educadores podem adaptar o conteúdo com mais flexibilidade para atender com precisão às necessidades individuais de diferentes alunos.
• Aplicações na educação: cada vez mais instituições educacionais estão usando a tecnologia Agentic RAG para inovar suas estratégias de ensino, desenvolver currículos mais envolventes e personalizados e melhorar os resultados de ensino e aprendizagem.
• Impacto no envolvimento do aluno: o Agentic Chunking é eficaz para aumentar o foco, a motivação e o interesse do aluno no aprendizado, apresentando informações em blocos de texto claramente estruturados e fáceis de entender.
• Reconhecimento eficaz de padrões: a análise aprofundada e a identificação de padrões eficazes no uso de sistemas Agentic RAG na educação são essenciais para a otimização contínua dos resultados educacionais.

2. retenção aprimorada de informações

• Processos cognitivos: a tecnologia Agentic RAG aproveita a tendência natural dos processos cognitivos humanos de organizar e relacionar informações para aumentar a retenção de informações. O cérebro prefere organizar os dados em unidades gerenciáveis, o que simplifica muito o processo de recuperação e recordação de informações.
• Recuperação aprimorada da memória: Ao se concentrar nos elementos "Agênticos" envolvidos no texto (por exemplo, indivíduos ou organizações), os alunos podem conectar mais prontamente o material de aprendizagem ao seu conjunto de conhecimentos existentes e, assim, recuperar e consolidar as informações aprendidas com mais eficácia.
• Estratégias de retenção de longo prazo: a integração da tecnologia Agentic RAG às práticas cotidianas de aprendizagem ajuda a criar estratégias eficazes para a aprendizagem contínua e o acúmulo de conhecimento, possibilitando a retenção e o desenvolvimento de conhecimento de longo prazo.
• Aplicações práticas: em áreas como educação e treinamento empresarial, a apresentação do conteúdo do Agentic RAG pode ser personalizada para atender às necessidades de públicos específicos, a fim de otimizar o fornecimento e a absorção de informações.

3. tomada de decisão eficiente

• Aplicativos de negócios: no mundo dos negócios, o sistema Agentic RAG está revolucionando o paradigma de tomada de decisões dos líderes de negócios ao fornecer uma estrutura estruturada para a tomada de decisões. Ele fornece uma estrutura que aprimora significativamente a ciência do planejamento estratégico e a eficiência operacional.
• Estrutura de decisão: o Agentic RAG é capaz de dividir dados e informações comerciais complexos em partes menores e mais gerenciáveis, ajudando os tomadores de decisões organizacionais a se concentrarem nos elementos principais, evitando que se percam na massa de informações e melhorando a eficiência da tomada de decisões.
• Benefícios para os líderes empresariais: o Agentic RAG ajuda os líderes empresariais a obter uma compreensão mais profunda das tendências do mercado e das necessidades dos clientes, fornecendo, assim, um suporte mais preciso às decisões para ajustes estratégicos corporativos e respostas ao mercado.
• Etapas de implementação:
  • Identifique as principais áreas de negócios em que a tecnologia Agentic RAG pode agregar valor à sua organização.
  • Desenvolver uma implementação personalizada do Agentic RAG que esteja altamente alinhada com os objetivos estratégicos da organização.
  • Treinar a equipe no aplicativo do sistema Agentic RAG para garantir que o sistema possa ser implementado e aplicado com eficácia.
  • Monitore continuamente o efeito operacional do sistema Agentic RAG e ajuste a estratégia de otimização de acordo com a situação real da aplicação para garantir o desempenho máximo do sistema.

Benefícios do Agentic Chunking

• Coerência semântica: o Agentic Chunking gera pedaços de texto semanticamente mais significativos, melhorando significativamente a precisão das informações recuperadas.
• Preservação do contexto: o Agentic Chunking mantém efetivamente a coerência contextual em blocos de texto, permitindo que os LLMs gerem respostas mais precisas e contextualizadas.
• Flexibilidade: o Agentic Chunking demonstra excelente flexibilidade na adaptação a documentos de diferentes tamanhos, estruturas e tipos de conteúdo.
• Robustez: o Agentic Chunking tem mecanismos integrados de proteção e fallback para garantir uma operação estável do sistema, mesmo em caso de anomalias na estrutura do documento ou limitações de desempenho do LLM.
• Adaptabilidade: o Agentic Chunking se integra perfeitamente a diferentes LLMs e oferece suporte à otimização de ajuste fino para requisitos de aplicativos específicos.

Agentic Chunking em ação

• Redução de suposições falsas em 92%: a deficiência dos métodos tradicionais de fragmentação é que a fragmentação imprecisa pode levar a suposições falsas feitas pelo sistema de IA. O Agentic Chunking reduz com sucesso esses erros em um impressionante 92%.
• Melhoria da completude das respostas: o Agentic Chunking melhora significativamente a completude das respostas, fornecendo aos usuários respostas mais abrangentes e precisas e uma experiência de usuário significativamente melhor.

Implementação do Agentic Chunking (exemplo em Python)

Esta seção fornece um exemplo de implementação do código Python do Agentic Chunking com base na estrutura Langchain e explica o código em detalhes passo a passo para ajudar os leitores a começar rapidamente.

Pré-requisito:

• Certifique-se de que as bibliotecas Langchain e OpenAI Python estejam instaladas:pip install langchain openai
• Configure a chave da API da OpenAI.

Código de amostra:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
De langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain import hub
# 1. proposição de texto
# Exemplo de texto
text = """
Em 20 de julho de 1969, o astronauta Neil Armstrong caminhou na Lua.
Ele estava liderando a missão Apollo 11 da NASA.
Armstrong disse a famosa frase: "Esse é um pequeno passo para o homem, um salto gigantesco para a humanidade" ao pisar na superfície lunar.
Mais tarde, ele fincou a bandeira americana.
A missão foi um sucesso.
"""
# Obtenha o modelo de prompt proposicionalizado do hub Langchain
obj = hub.pull("wfh/proposal-indexing")
# Usar o modelo GPT-4o
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# Definir o modelo Pydantic para extrair frases
class Sentences(BaseModel).
sentenças: list[str]
# Criar LLM com saídas estruturadas
extraction_llm = llm.with_structured_output(Sentences)
# Criar cadeia de extração de sentenças
extração_cadeia = obj | extração_llm
# Dividir o texto em parágrafos (para simplificar o exemplo, este artigo pressupõe que o texto de entrada contém apenas um parágrafo; o aplicativo real pode lidar com textos com vários parágrafos).
parágrafos = [texto]
proposições = []
for p in paragraphs.
sentenças = extraction_chain.invoke(p)
propositions.extend(sentences.sentences)
print("Proposições:", proposições)
# 2. criando o agente LLM
# Definir o modelo de metadados de pedaços
class ChunkMeta(BaseModel).
title: str = Field(description="The title of the chunk.")
summary: str = Field(description="O resumo do bloco.")
# LLM para gerar o resumo e o título (um modelo de temperatura mais baixa pode ser usado aqui)
summary_llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# LLM para alocação de blocos
allocation_llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# Dicionário para armazenar blocos de texto criados
chunks = {}
# 3. funções para criar novos blocos
def create_new_chunk(chunk_id, proposition):
summary_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system".
"Gerar um novo resumo e um título com base nas proposições.",
),
(
"user".
"propositions:{propositions}", ), ( "user", "user", "propositions:{propositions}", (
),
]
)
summary_chain = summary_prompt_template | summary_llm
chunk_meta = summary_chain.invoke(
{
"propositions": [propositions], {
}
)
chunks[chunk_id] = {
"chunk_id": chunk_id, # add chunk_id
"summary": chunk_meta.summary,
"title": chunk_meta.title, "propositions": [proposições]: chunk_meta.
"proposições": [proposições],
}
return chunk_id # return chunk_id
# 4. funções para adicionar proposições a um bloco existente
def add_proposition(chunk_id, proposition).
summary_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"sistema".
"Se o current_summary e o título ainda forem válidos para as proposições, retorne-os."
"Caso contrário, gere um novo resumo e um título com base nas proposições.",
),
(
"user".
"current_summary:{current_summary}\ncurrent_title:{current_title}\npropositions:{propositions}", ), ( "current_summary:{current_summary}\ncurrent_title:{current_title}\npropositions}", (
),
]
)
summary_chain = summary_prompt_template | summary_llm
chunk = chunks[chunk_id]
current_summary = pedaço["resumo"]
current_title = pedaço["título"]
current_propositions = bloco["proposições"]
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. lógica central do agente
def find_chunk_and_push_proposition(proposition): class ChunkID(BaseModel): class ChunkID(BaseModel): class ChunkID(BaseModel).
class ChunkID(BaseModel): class ChunkID(BaseModel).
chunk_id: int = Field(description="The chunk id.")
allocation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system".
"Você tem os IDs dos blocos e os resumos".
"Encontre o bloco que melhor corresponda à proposta."
" "Encontre o bloco que melhor corresponda à proposição. " "Se nenhum bloco corresponder, retorne um novo id de bloco. "
" " "Se nenhum bloco corresponder, retorne um novo id do bloco.", " " "Retorne somente o id do bloco.",
), " "Encontre o trecho que melhor corresponda à proposição.
" "Retornar somente o ID do bloco.", ), (
"user", "proposition:{proposition:{chunk id.", ), (
"proposition:{proposition}\nchunks_summaries:{chunks_summaries}", ), ( "user", ( "user", "chunk_summaries", "chunk_summaries",
), .
]
)
allocation_chain = allocation_prompt | allocation_llm.with_structured_output(ChunkID)
chunks_summaries = {
chunk_id: chunk["summary"] for chunk_id, chunk in chunks.items()
}
# Os chunks iniciais podem estar vazios, fazendo com que location_chain.invoke relate um erro
se não houver chunks_summaries.
# Se não houver pedaços existentes, crie um novo pedaço diretamente
next_chunk_id = 1
create_new_chunk(next_chunk_id, proposition)
Retorno
best_chunk_id = allocation_chain.invoke(
{"proposition": proposição, "chunks_summaries": chunks_summaries}
).chunk_id
if best_chunk_id not in chunks.
# Se o chunk_id retornado não existir, crie um novo chunk
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)
# Iterar pela lista de proposições e dividi-las em partes
for i, proposition in enumerate(propositions):
find_chunk_and_push_proposition(proposition)
# Imprimir a parte final
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" Proposições: {chunk['proposições']}")
print("-" * 20)

Explicação do código:

• Propositionalização:
  • O exemplo de código usa primeiro hub.pull("wfh/proposal-indexing") para carregar um modelo de prompt proposicional pré-definido do Langchain Hub.
  • Em seguida, a instância do LLM foi inicializada usando ChatOpenAI(model="gpt-4o"), escolhendo o modelo GPT-4o para obter melhor desempenho.
  • Defina o modelo Pydantic Sentences para análise estruturada da lista de sentenças emitida pelo LLM.
  • Constrói uma cadeia de conexões entre o modelo de prompt e o LLM extraction_chain.
  • Para simplificar o exemplo, este artigo pressupõe que o texto de entrada contém apenas um parágrafo; o aplicativo real pode ser tratado com texto de vários parágrafos. O código será o texto de amostra dividido em uma lista de parágrafos.
  • Faça um loop no parágrafo e use extraction_chain para transformar o parágrafo em uma lista de proposições.
• Criar o agente LLM:
  • Definir o modelo ChunkMeta Pydantic e definir a estrutura de metadados do bloco (título e resumo).
  • Crie duas instâncias de LLM, summary_llm e allocation_llm. summary_llm é usado para gerar o resumo e o título de um bloco de texto, enquanto allocation_llm é responsável por determinar em qual bloco existente uma proposição deve entrar ou criar um novo bloco.
  • Inicializa o dicionário de blocos, que é usado para armazenar blocos de texto criados.
• função create_new_chunk:
  • A função aceita chunk_id e proposition como parâmetros de entrada.
  • Com base nas proposições, o título e o resumo do bloco são gerados usando summary_prompt_template e summary_llm.
  • e armazena o novo bloco no dicionário de blocos.
• função add_proposition:
  • A função também recebe chunk_id e proposição como entrada.
  • Recupera informações de blocos existentes do dicionário de blocos.
  • Atualiza a lista de proposições do bloco atual.
  • Reavaliar e atualizar os títulos e resumos dos blocos.
  • e atualizar os metadados do bloco correspondente no dicionário de blocos.
• função find_chunk_and_push_proposition (lógica do núcleo do agente):
  • Definir o modelo ChunkID Pydantic para analisar IDs de bloco para saída LLM.
  • Cria um allocation_prompt que instrui o LLM a encontrar o bloco existente que melhor corresponda à proposição atual ou a retornar um novo ID de bloco.
  • Crie allocation_chain, conectando o modelo de prompt e allocation_llm.
  • Constrói o dicionário chunks_summaries, que armazena o ID e as informações de resumo dos blocos existentes.
  • Se o dicionário de pedaços estiver vazio (ou seja, se ainda não houver nenhum pedaço de texto), um novo pedaço será criado diretamente.
  • Use allocation_chain para chamar o LLM e obter o ID do bloco com a melhor correspondência.
  • Se o chunk_id retornado pelo LLM não estiver no dicionário de pedaços, indicando que um novo pedaço de texto precisa ser criado, a função create_new_chunk será chamada.
  • Se o chunk_id retornado já existir no dicionário de chunks, indicando que a proposição atual deve ser adicionada a um bloco de texto existente, chame a função add_proposition.
• Loop principal:
  • Percorrer a lista de proposições.
  • Para cada proposição, a função find_chunk_and_push_proposition é chamada e a proposição é atribuída ao bloco de texto apropriado.
• Resultados de saída:
  • Saída final do bloco de texto gerado, incluindo título, resumo e lista de proposições incluídas.

Notas de aprimoramento do código:

• Aprimore a função find_chunk_and_push_proposition chamando a função create_new_chunk diretamente quando o dicionário de pedaços estiver vazio para evitar possíveis erros.
• Na função create_new_chunk, um par chave-valor chunk_id é adicionado ao dicionário chunks[chunk_id] para registrar explicitamente o ID do bloco.
• A otimização da lógica de geração de next_chunk_id melhora a robustez da lógica de geração de IDs e garante a geração correta de IDs em diferentes cenários.

Construir vs. Comprar

Embora o Agentic Chunking seja apenas uma parte do fluxo de trabalho do AI Agent, ele é essencial para gerar blocos de texto semanticamente coerentes. Há vantagens e desvantagens em criar sua própria solução de Agentic Chunking em comparação com a compra de uma solução pronta para uso:

Vantagens da autoconstrução:

• Alto grau de controle e personalização: a solução autoconstruída permite que os usuários façam personalizações detalhadas de acordo com suas necessidades específicas, desde o design imediato até a otimização do algoritmo, tudo isso perfeitamente adequado aos cenários reais de aplicação.
• Direcionamento preciso: as empresas podem adaptar a estratégia de fragmentação de texto mais adequada para obter o desempenho ideal com base em suas características exclusivas de dados e necessidades de aplicativos.

Desvantagens da autoconstrução:

• Altos custos de engenharia: criar sua própria solução Agentic Chunking requer conhecimento especializado em tecnologia de processamento de linguagem natural e um investimento significativo de tempo de desenvolvimento, o que é caro.
• Imprevisibilidade do comportamento dos LLMs: às vezes, é difícil prever e controlar o comportamento dos LLMs, o que representa um desafio técnico para as soluções autoconstruídas.
• Sobrecarga de manutenção contínua: a tecnologia de IA generativa está evoluindo rapidamente, e as soluções autoconstruídas exigem investimento contínuo em manutenção e atualizações para acompanhar o ritmo de desenvolvimento da tecnologia.
• Desafios da produção: uma coisa é obter bons resultados na fase de prototipagem, mas ainda há desafios significativos para realmente levar as soluções Agentic Chunking à produção com altas taxas de precisão de 99% ou mais.

resumos

O Agentic Chunking é uma técnica avançada de fragmentação de texto que imita a compreensão e o julgamento humanos para criar blocos de texto semanticamente coerentes, melhorando significativamente o desempenho dos sistemas RAG. O Agentic Chunking supera muitas das limitações dos métodos tradicionais de fragmentação de texto, permitindo que o LLM gere respostas mais precisas, completas e contextualizadas.

Este artigo ajuda os leitores a entender o princípio de funcionamento e a implementação do Agentic Chunking por meio de exemplos detalhados de código e explicações passo a passo. É certo que a implementação do Agentic Chunking requer um certo investimento técnico, mas a melhoria de desempenho e o valor do aplicativo que ele traz são óbvios. O Agentic Chunking é, sem dúvida, uma solução técnica eficaz para os cenários de aplicativos que precisam processar grandes quantidades de dados de texto e têm requisitos de alto desempenho para sistemas RAG.

TENDÊNCIAS FUTURAS: As direções futuras para o Agentic Chunking podem incluir:

• Integração profunda com bancos de dados de gráficos, construção de gráficos de conhecimento e desenvolvimento adicional da tecnologia Graph Structure-based Retrieval Enhanced Generation (Graph RAG) para obter uma mineração e utilização mais profundas do conhecimento.
• Otimizar continuamente a engenharia de dicas e o design de instruções do LLM para melhorar ainda mais a precisão e a eficiência de processamento da fragmentação de texto.
• Desenvolver estratégias mais inteligentes de fusão e divisão de blocos de texto para lidar efetivamente com estruturas de documentos mais complexas e diversificadas e melhorar a versatilidade do Agentic Chunking.
• Estamos explorando ativamente a aplicação do Agentic Chunking em uma variedade maior de campos, como resumo inteligente de textos, tradução automática de alta qualidade etc., para expandir os limites de sua aplicação.