zChunk ajuda a construir sistemas RAG
Um dos objetivos do projeto do zChunk é otimizar o desempenho dos aplicativos de geração aprimorada de recuperação (RAG). Nos sistemas RAG, a qualidade da fragmentação afeta diretamente a relação sinal-ruído e a precisão da recuperação de informações. As abordagens tradicionais de chunking geralmente enfrentam o problema da "fragmentação semântica" - o conteúdo relevante é segmentado mecanicamente ou o conteúdo irrelevante é combinado à força. O zChunk é capaz de gerar documentos que mantêm a integridade semântica por meio da análise semântica baseada em Llama-70B que é a chave para sua alta relação sinal-ruído.
Os dados de teste mostram que a estratégia de fragmentação do zChunk resulta em um aumento significativo na recuperação de resultados de pesquisa relevantes. Ao processar documentos estruturados, como a Constituição dos EUA, o zChunk identifica automaticamente pontos de divisão lógica, como "Seção", e gera blocos separados para cada disposição legal. Essa segmentação precisa permite que o sistema RAG recupere com precisão parágrafos relevantes em vez de documentos inteiros. Para um documento de 450.000 caracteres, o chunking leva cerca de 15 minutos, e o desempenho pode ser aprimorado ainda mais com a otimização do código para atender às demandas dos ambientes de produção.
Essa resposta foi extraída do artigozChunk: uma estratégia genérica de fragmentação semântica baseada no Llama-70BO
