zChunk hilft beim Aufbau von RAG-Systemen
Eines der Entwicklungsziele von zChunk ist die Optimierung der Leistung von RAG-Anwendungen (retrieval-enhanced generation). In RAG-Systemen wirkt sich die Chunking-Qualität direkt auf das Signal-Rausch-Verhältnis und die Genauigkeit des Informationsabrufs aus. Herkömmliche Chunking-Ansätze stehen oft vor dem Problem der "semantischen Fragmentierung" - relevante Inhalte werden mechanisch segmentiert oder irrelevante Inhalte werden zwangsweise kombiniert. zChunk ist in der Lage, Dokumente zu generieren, die ihre semantische Ganzheit durch semantische Analyse auf der Basis von Llama-70B Chunking, was der Schlüssel zu seinem hohen Signal-Rausch-Verhältnis ist.
Testdaten zeigen, dass die Chunking-Strategie von zChunk zu einer signifikanten Steigerung der Wiederauffindbarkeit relevanter Suchergebnisse führt. Bei der Verarbeitung strukturierter Dokumente, wie z.B. der US-Verfassung, identifiziert zChunk automatisch logische Trennungspunkte, wie z.B. "Abschnitt", und generiert separate Chunks für jede rechtliche Bestimmung. Diese präzise Segmentierung ermöglicht es dem RAG-System, relevante Absätze und nicht ganze Dokumente zu finden. Für ein Dokument mit 450.000 Zeichen dauert das Chunking etwa 15 Minuten, und die Leistung kann durch Code-Optimierung weiter verbessert werden, um den Anforderungen von Produktionsumgebungen gerecht zu werden.
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