挑戦の背景
固定サイズのチャンキングや単純なルールに基づくセグメンテーションといった従来のチャンキング手法では、法律文書や技術マニュアルなどの複雑な文書を扱う場合、原文の意味的な一貫性が失われることが多く、検索時に情報が断片化するという問題が生じる。
zチャンク・ソリューションズ
- Llama-70Bモデルは、文書のより深い意味論を理解するために使用される。チップ・エンジニアリング意味境界の自動認識
- つのチャンキング戦略が用意されている：
- ナイーブチャンクシンプルなシナリオのための基本的な機能を保持する。
- セマンティックチャンク埋め込み類似性に基づく局所的な一貫性の維持
- zチャンク・アルゴリズムビッグモデルによって生成されたチャンク化されたキュー・トークン（例えば "段落"）を通じた、グローバルな意味保存のためのコアソリューション。
作戦提案
法的な契約文書には、1) を使用することをお勧めします。--strategy=zchunkパラメータを設定する。overlap_ratio=0.2規定の継続性を保証する。evaluate.pyスクリプトは、チャンキング後のF1値が0.85以上であることを確認する。
この答えは記事から得たものである。zChunk: Llama-70Bに基づく一般的な意味的チャンキング戦略について
