TL;DR: O chunking é a técnica mais crítica para o sucesso de sistemas RAG, determinando se o sistema conseguirá recuperar informações relevantes com precisão. O artigo apresenta 21 estratégias diferentes, desde divisões básicas por linha até técnicas avançadas com IA, cada uma adequada para tipos específicos de documentos e necessidades. A escolha da estratégia correta depende do tipo de documento, recursos disponíveis e objetivos do projeto.
Takeaways:
- O chunking mal feito é a principal causa de respostas imprecisas em sistemas RAG, sendo mais importante que apenas dividir texto em pedaços
- Estratégias básicas (divisão por linha, tamanho fixo, janela deslizante) funcionam bem para documentos estruturados e casos com recursos limitados
- Técnicas avançadas como chunking semântico, baseado em LLM e hierárquico oferecem maior precisão para documentos complexos, mas requerem mais recursos
- O chunking híbrido, combinando múltiplas técnicas, oferece os melhores resultados para documentos variados e necessidades específicas
- A implementação deve começar com estratégias simples, testar performance com métricas específicas e evoluir gradualmente para técnicas mais sofisticadas
21 Estratégias de Chunking para RAG: Como Dividir Seus Dados para Máxima Eficiência
Você já se perguntou por que seu sistema RAG não está entregando as respostas precisas que você esperava? A resposta pode estar na forma como você está dividindo seus dados.
O Retrieval-Augmented Generation (RAG) revolucionou a forma como trabalhamos com inteligência artificial, permitindo que modelos de linguagem acessem informações específicas e atualizadas. Mas aqui está o segredo que muitos desenvolvedores descobrem tarde demais: a estratégia de chunking é o que separa um sistema RAG medíocre de um excepcional.
Neste artigo, você descobrirá 21 estratégias comprovadas de chunking que transformarão a performance do seu sistema RAG. Desde técnicas básicas até abordagens avançadas com LLM, você aprenderá exatamente quando e como aplicar cada uma delas.
Por Que o Chunking é Crucial para o Sucesso do RAG
O chunking é muito mais do que simplesmente dividir texto em pedaços menores. É uma arte que determina se seu sistema RAG conseguirá recuperar o contexto certo no momento certo.
Pense assim: quando você faz uma pergunta ao seu sistema RAG, ele precisa encontrar a informação mais relevante em meio a milhares de documentos. Se os chunks estão mal organizados, é como procurar uma agulha no palheiro com os olhos vendados.
A escolha da estratégia de chunking impacta diretamente:
- Qualidade das respostas geradas
- Velocidade de recuperação de informações
- Uso eficiente dos tokens do LLM
- Manutenção do contexto entre diferentes partes do documento
Estratégias Básicas de Chunking
1. Chunking Ingênuo (Divisão por Nova Linha)
A estratégia mais simples de todas: dividir o texto a cada quebra de linha.
Texto original:
"Primeira linha de texto
Segunda linha de texto
Terceira linha de texto"
Resultado:
Chunk 1: "Primeira linha de texto"
Chunk 2: "Segunda linha de texto"
Chunk 3: "Terceira linha de texto"
Quando usar:
- Notas organizadas
- Listas com marcadores
- FAQs estruturadas
- Logs de chat ou transcrições
- Documentos onde cada linha contém um pensamento completo
Cuidado: Esta abordagem pode falhar se as linhas forem muito longas ou muito curtas, causando perda de contexto ou excesso de tokens.
2. Chunking de Tamanho Fixo
Divide o texto em partes iguais por contagem de palavras ou caracteres, independentemente da estrutura do conteúdo.
Texto: "Este é um exemplo de texto longo que será dividido em chunks de tamanho fixo..."
Chunk 1: "Este é um exemplo de texto longo que será"
Chunk 2: "dividido em chunks de tamanho fixo para"
Chunk 3: "demonstrar como funciona esta estratégia..."
Quando usar:
- Documentos digitalizados sem estrutura
- Transcrições de baixa qualidade
- Arquivos de texto grandes sem pontuação
- Dados brutos e desorganizados
Limitação: Pode cortar frases ou ideias importantes no meio, prejudicando o contexto.
3. Chunking de Janela Deslizante
Similar ao chunking de tamanho fixo, mas com sobreposição entre chunks para manter o contexto.
Texto: "A inteligência artificial está transformando o mundo dos negócios..."
Chunk 1: "A inteligência artificial está transformando o mundo"
Chunk 2: "transformando o mundo dos negócios através de"
Chunk 3: "dos negócios através de soluções inovadoras..."
Quando usar:
- Ensaios longos e relatórios narrativos
- Conteúdo onde ideias se estendem por várias frases
- Textos sem estrutura clara
- Documentos de escrita livre
Vantagem: Mantém continuidade entre chunks, evitando perda de contexto nas bordas.
Estratégias Estruturais de Chunking
4. Chunking Baseado em Sentenças
Divide o texto no final de cada sentença, respeitando a pontuação natural.
Texto: "O machine learning é poderoso. Ele pode resolver problemas complexos. A implementação requer cuidado."
Chunk 1: "O machine learning é poderoso."
Chunk 2: "Ele pode resolver problemas complexos."
Chunk 3: "A implementação requer cuidado."
Quando usar:
- Blogs e artigos bem escritos
- Documentação técnica
- Resumos executivos
- Conteúdo onde cada sentença contém uma ideia completa
5. Chunking Baseado em Parágrafos
Trata cada parágrafo como um chunk completo, preservando blocos de pensamento.
Quando usar:
- Ensaios acadêmicos
- Posts de blog estruturados
- Relatórios organizados em parágrafos
- Situações onde chunking por sentença é muito restritivo
Vantagem: Fornece mais contexto por chunk, mantendo ideias relacionadas juntas.
6. Chunking Baseado em Página
Cada página do documento torna-se um chunk individual.
Quando usar:
- PDFs digitalizados
- Apresentações de slides
- Livros e manuais
- Fluxos de trabalho que dependem de referências de página
Benefício: Permite referenciar números de página específicos na recuperação de informações.
Estratégias Avançadas de Chunking
7. Chunking Estruturado
Aproveita a estrutura conhecida dos dados para criar divisões lógicas.
<!-- Exemplo HTML -->
<h1>Título Principal</h1>
<p>Primeiro parágrafo...</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
</ul>
Chunks resultantes:
Chunk 1: "Título Principal"
Chunk 2: "Primeiro parágrafo..."
Chunk 3: "Item 1\nItem 2"
Quando usar:
- Logs de sistema
- Dados JSON ou CSV
- Documentos HTML
- Arquivos Markdown
- Qualquer dado com estrutura definida
8. Chunking Baseado em Documento
Utiliza a hierarquia natural do documento (títulos, subtítulos, seções).
Quando usar:
- Artigos acadêmicos
- Manuais técnicos
- Livros didáticos
- Relatórios com estrutura clara
Vantagem: Respeita a organização lógica do conteúdo original.
9. Chunking Baseado em Palavras-Chave
Divide o texto sempre que palavras-chave específicas aparecem.
Texto: "Introdução ao tema... Nota: ponto importante... Continuação... Nota: outro ponto..."
Usando "Nota:" como palavra-chave:
Chunk 1: "Introdução ao tema..."
Chunk 2: "Nota: ponto importante... Continuação..."
Chunk 3: "Nota: outro ponto..."
Quando usar:
- Documentos sem títulos claros
- Textos com marcadores consistentes
- Situações onde palavras-chave marcam mudanças de tópico
10. Chunking Baseado em Entidades
Usa reconhecimento de entidades nomeadas (NER) para agrupar texto relacionado.
Quando usar:
- Artigos de notícias
- Contratos legais
- Estudos de caso
- Documentos onde entidades específicas são importantes
Exemplo: Agrupar todo o texto relacionado a “Microsoft” em um chunk, “Google” em outro.
Estratégias Inteligentes de Chunking
11. Chunking Baseado em Tokens
Divide o texto considerando a contagem de tokens do modelo de linguagem.
Quando usar:
- Trabalho com LLMs que têm limites de token baixos
- Documentos não estruturados
- Necessidade de controle preciso sobre o uso de tokens
12. Chunking Baseado em Tópicos
Agrupa conteúdo relacionado usando modelagem de tópicos ou clustering.
Quando usar:
- Documentos que cobrem múltiplos assuntos
- Textos onde tópicos mudam gradualmente
- Situações sem cabeçalhos ou palavras-chave explícitas
13. Chunking Consciente de Tabelas
Identifica e processa tabelas separadamente, mantendo sua estrutura.
| Produto | Preço | Estoque |
|---------|-------|---------|
| A | $100 | 50 |
| B | $200 | 30 |
Chunk da tabela em formato JSON:
{
"type": "table",
"headers": ["Produto", "Preço", "Estoque"],
"rows": [
["A", "$100", "50"],
["B", "$200", "30"]
]
}
Quando usar: Documentos que contêm tabelas importantes para o contexto.
14. Chunking Consciente de Conteúdo
Ajusta a estratégia baseada no tipo de conteúdo encontrado.
Quando usar:
- Documentos de formato misto
- Necessidade de preservar diferentes estruturas
- Situações onde tabelas, listas e parágrafos devem ser tratados diferentemente
15. Chunking Contextual
Usa um LLM para analisar o documento e adicionar contexto relevante a cada chunk.
Prompt exemplo:
"Analise este documento e adicione uma breve descrição contextual a cada chunk, explicando seu papel no documento geral."
Quando usar:
- Documentos complexos como relatórios financeiros
- Contratos legais
- Situações onde o contexto é crucial para compreensão
Estratégias de Chunking com IA
16. Chunking Semântico
Agrupa sentenças ou parágrafos com significado similar usando embeddings.
Quando usar:
- Documentos longos com tópicos mistos
- Falha de técnicas mais simples
- Necessidade de chunks topicamente focados
17. Chunking Recursivo
Divide hierarquicamente, começando com separadores grandes e refinando conforme necessário.
Processo:
- Divide por parágrafos
- Se chunk excede limite, divide por sentenças
- Se ainda excede, divide por palavras
Quando usar:
- Textos com comprimentos de frase irregulares
- Entrevistas e discursos
- Escrita livre e não estruturada
18. Chunking por Embedding
Incorpora todas as sentenças primeiro, depois agrupa por similaridade.
Quando usar:
- Documentos sem estrutura clara
- Falha de técnicas mais simples
- Necessidade de agrupamento semântico preciso
19. Chunking Baseado em LLM
Permite que o modelo de linguagem decida como dividir o texto.
Prompt exemplo:
"Analise este texto e divida-o em chunks logicamente coerentes, considerando o fluxo de ideias e a manutenção do contexto."
Quando usar:
- Conteúdo complexo e não estruturado
- Necessidade de julgamento similar ao humano
- Situações onde outras técnicas falham
Estratégias Especializadas
20. Chunking Hierárquico
Cria múltiplos níveis de chunks (seções, subseções, parágrafos).
Estrutura:
Nível 1: Capítulo completo
Nível 2: Seções do capítulo
Nível 3: Parágrafos individuais
Quando usar:
- Documentos com estrutura hierárquica clara
- Necessidade de diferentes níveis de granularidade
- Livros, manuais e artigos acadêmicos
21. Chunking Multimodal
Separa diferentes tipos de conteúdo (texto, imagens, tabelas) em processamentos específicos.
Quando usar:
- Documentos ricos em mídia
- PDFs com múltiplos tipos de conteúdo
- Necessidade de processamento especializado por tipo
Estratégia Bônus: Chunking Híbrido
Combina múltiplas técnicas para obter resultados otimizados.
Exemplo de abordagem híbrida:
- Usa chunking estruturado para identificar seções
- Aplica chunking semântico dentro de cada seção
- Refina com chunking baseado em tokens para controle de tamanho
Quando usar:
- Nenhuma técnica única atende perfeitamente
- Necessidade de máxima precisão
- Documentos complexos e variados
Como Escolher a Estratégia Certa
A escolha da estratégia de chunking depende de vários fatores:
Considere o tipo de documento:
- Estruturado: Use chunking baseado em documento ou estruturado
- Não estruturado: Considere chunking semântico ou baseado em LLM
- Misto: Opte por chunking híbrido
Avalie seus recursos:
- Orçamento limitado: Prefira técnicas básicas
- Recursos abundantes: Explore técnicas avançadas com IA
Defina seus objetivos:
- Precisão máxima: Chunking contextual ou baseado em LLM
- Velocidade: Chunking de tamanho fixo ou baseado em sentenças
- Controle de custos: Chunking baseado em tokens
Implementação Prática: Dicas Essenciais
Para implementar essas estratégias com sucesso:
Teste diferentes abordagens:
- Comece com técnicas simples
- Meça a performance com métricas específicas
- Itere baseado nos resultados
Monitore a qualidade:
- Avalie a relevância das respostas
- Meça o tempo de resposta
- Monitore o uso de tokens
Considere a manutenção:
- Algumas estratégias requerem mais processamento
- Planeje recursos para técnicas avançadas
- Documente suas escolhas para futuras otimizações
Conclusão: Transforme Seu RAG com Chunking Inteligente
O chunking não é apenas uma etapa técnica – é a base que determina o sucesso do seu sistema RAG. Desde estratégias básicas como divisão por nova linha até técnicas avançadas com LLM, cada abordagem tem seu lugar e momento ideal.
Lembre-se: não existe uma estratégia única que funcione para todos os casos. O segredo está em entender suas necessidades específicas, testar diferentes abordagens e, quando necessário, combinar múltiplas técnicas para criar uma solução híbrida personalizada.
Comece implementando uma estratégia básica adequada ao seu tipo de documento. Meça os resultados, identifique pontos de melhoria e evolua gradualmente para técnicas mais sofisticadas conforme sua experiência e necessidades crescem.
Sua jornada para um RAG excepcional começa com o chunking certo. Qual estratégia você vai testar primeiro?
Fonte: Anjolaoluwa Ajayi. “21 Chunking Strategies for RAG”. Disponível em: https://medium.com/@anjolaoluwa-ajayi/21-chunking-strategies-for-rag-1234567890