Il chunking è il modo in cui i documenti lunghi vengono tagliati prima dell'indicizzazione: i tagli decidono cosa la ricerca può trovare, quindi un buon frammento è un passaggio autosufficiente che mantiene il significato anche letto da solo.
Niente gergo, niente formule
Perché tagliare? I modelli leggono finestre finite e il retrieval funziona con passaggi focalizzati: un embedding fatto su 80 pagine diventa una media che non assomiglia a niente. Le strategie principali: tagli a dimensione fissa, oppure tagli strutturali su titoli, paragrafi o clausole (per i contratti) e righe (per le tabelle), con una sovrapposizione di qualche riga perché una frase spezzata sul bordo resti intera da una parte o dall'altra. Troppo piccolo e il significato muore (“salvo quanto previsto” senza il comma che segue); troppo grande e l'embedding si diluisce, la ricerca perde la risposta esatta. A ogni frammento si attacca metadato: titolo del documento, sezione, numero di clausola. Dove si rompe: una tabella staccata dalla sua didascalia, una clausola di responsabilità separata dalle sue eccezioni.
Un embedding è una lista di numeri che cattura il significato di un testo, un'immagine o un audio, così che contenuti dal significato simile ricevano numeri simili e il computer possa misurare la vicinanza con aritmetica normale.
LeggiUn vector database è un database costruito per memorizzare impronte numeriche di contenuti (embedding) e trovare in millisecondi quelle più vicine a una qualsiasi query: è il motore della ricerca semantica, dei suggerimenti e del retrieval dell'AI.
LeggiIl RAG è un'architettura in cui l'AI recupera i documenti rilevanti dalla tua knowledge base prima di scrivere una risposta, così cita i tuoi dati invece di improvvisare dalla memoria.
Leggi§ 03
Progettiamo e rilasciamo sistemi AI con permessi, log e approvazione umana. Si parte con una call di scoping di 30 minuti.