Разбейте длинный текст на чанки нужного размера с перекрытием — для RAG и обработки AI.
Большие документы не помещаются в контекстное окно модели и плохо обрабатываются целиком. Их разбивают на части (чанки) — для RAG-систем, индексации и поэтапной обработки. Инструмент делит текст на фрагменты заданного размера.
Слишком крупные чанки теряют точность поиска, слишком мелкие — контекст. Часто делают перекрытие между соседними фрагментами, чтобы не разрывать мысль на границе. Подбор размера зависит от модели и задачи.
Зависит от модели и задачи: для поиска часто берут несколько сотен токенов. Экспериментируйте, ориентируясь на качество ответов.
Чтобы важная информация не разрывалась на границе фрагментов. Небольшое перекрытие сохраняет контекст между соседними чанками.
В RAG-системах, базах знаний и при обработке длинных документов нейросетью по частям.
Подсчёт токенов в тексте для нейросетей.
Расчёт затрат на запросы к нейросетям.
Сборка структурированного промпта по блокам.
Контекст и цены популярных моделей.
Готовые промпты для нейросетей.
Заполнение контекстного окна моделей.