TL;DR: O chunking é fundamental para o sucesso de sistemas RAG, determinando a precisão das respostas e reduzindo alucinações da IA. O texto apresenta 21 estratégias diferentes, desde abordagens básicas (divisão por tamanho fixo) até avançadas (chunking semântico com IA), cada uma adequada para tipos específicos de documentos e recursos disponíveis. A escolha da estratégia ideal deve considerar o tipo de documento, recursos computacionais disponíveis e objetivos específicos do sistema.
Takeaways:
- O chunking impacta diretamente a precisão das respostas, eficiência computacional e qualidade da recuperação de informações em sistemas RAG
- Estratégias básicas (tamanho fixo, sentenças, parágrafos) funcionam bem para textos estruturados e recursos limitados
- Abordagens avançadas como chunking semântico e baseado em IA oferecem resultados superiores, mas demandam mais recursos computacionais
- A seleção da estratégia deve considerar o tipo de documento (estruturado vs. não estruturado), orçamento disponível e casos de uso específicos
- Chunking híbrido, combinando múltiplas abordagens, pode ser a solução ideal para documentos complexos que não se adequam a uma única estratégia
21 Estratégias de Chunking para RAG: O Guia Definitivo para Otimizar Seus Sistemas de IA
Você já se perguntou por que alguns sistemas de IA respondem com precisão cirúrgica enquanto outros “alucinam” informações completamente incorretas? A resposta pode estar em uma técnica aparentemente simples, mas crucial: o chunking.
O Retrieval-Augmented Generation (RAG) revolucionou a forma como os modelos de linguagem acessam e utilizam informações externas. Mas existe um componente crítico que determina o sucesso ou fracasso de todo o sistema: a estratégia de chunking escolhida.
Neste guia completo, você descobrirá 21 estratégias de chunking testadas e aprovadas, aprenderá quando usar cada uma e como implementá-las para maximizar a eficácia do seu sistema RAG.
Por Que o Chunking É Fundamental para o Sucesso do RAG
O chunking é muito mais do que simplesmente “dividir texto”. É o processo estratégico de segmentar documentos em pedaços menores e semanticamente coerentes que podem ser processados eficientemente por modelos de linguagem.
A qualidade do seu chunking impacta diretamente:
- Precisão das respostas: Chunks bem estruturados fornecem contexto relevante
- Redução de alucinações: Informações organizadas previnem interpretações incorretas
- Eficiência computacional: Tamanhos otimizados respeitam limites de tokens
- Qualidade da recuperação: Segmentação adequada melhora a relevância dos resultados
Vamos explorar as estratégias que podem transformar seu sistema RAG de medíocre para excepcional.
Estratégias Básicas: Fundamentos Sólidos
1. Chunking Ingênuo (Divisão por Nova Linha)
A estratégia mais simples de todas: dividir o texto a cada quebra de linha.
Linha 1: Primeira informação
Linha 2: Segunda informação
Linha 3: Terceira informação
Quando usar:
- Notas estruturadas e listas com marcadores
- FAQs organizados linha por linha
- Logs de chat e transcrições
- Dados uniformemente separados por quebras de linha
Cuidados importantes:
- Linhas muito longas podem exceder limites de tokens
- Linhas muito curtas podem causar perda de contexto
- Adequado apenas para conteúdo já bem estruturado
2. Chunking de Tamanho Fixo
Divide o texto em partes iguais por contagem de palavras ou caracteres, independentemente da estrutura.
Chunk 1: [Primeiras 200 palavras]
Chunk 2: [Próximas 200 palavras]
Chunk 3: [Próximas 200 palavras]
Aplicações ideais:
- Textos brutos e desestruturados
- Documentos digitalizados sem formatação
- Transcrições de baixa qualidade
- Grandes arquivos de texto sem pontuação
Limitações:
- Pode cortar frases e pensamentos no meio
- Não considera a estrutura semântica do texto
- Risco de perda de contexto entre chunks
3. Chunking de Janela Deslizante
Similar ao tamanho fixo, mas com sobreposição entre chunks para manter continuidade contextual.
Chunk 1: [Palavras 1-200]
Chunk 2: [Palavras 150-350]
Chunk 3: [Palavras 300-500]
Vantagens estratégicas:
- Preserva contexto entre segmentos
- Ideal para textos narrativos e ensaios
- Funciona bem com conteúdo sem estrutura clara
Considerações:
- Maior uso de tokens devido à sobreposição
- Balanceamento necessário entre contexto e eficiência
- Excelente para ideias que se estendem por múltiplas frases
Estratégias Estruturais: Respeitando a Organização Natural
4. Chunking Baseado em Sentenças
Divide o texto no final de cada frase, respeitando pontuação natural.
Exemplo prático:
Chunk 1: "Esta é a primeira frase."
Chunk 2: "Aqui temos a segunda frase completa."
Chunk 3: "E esta é a terceira frase do documento."
Casos de uso otimizados:
- Blogs e artigos bem escritos
- Documentação técnica estruturada
- Resumos e relatórios profissionais
- Conteúdo onde cada frase expressa uma ideia completa
5. Chunking Baseado em Parágrafos
Utiliza parágrafos como unidades naturais de segmentação.
Quando implementar:
- Ensaios e textos acadêmicos
- Posts de blog estruturados
- Relatórios corporativos
- Documentos onde cada parágrafo desenvolve um conceito específico
Benefícios:
- Cada chunk contém uma ideia ou bloco de pensamento completo
- Mais contexto por chunk comparado à segmentação por sentenças
- Respeita a estrutura lógica do documento
6. Chunking Baseado em Páginas
Trata cada página como uma unidade independente de informação.
Aplicações específicas:
- PDFs digitalizados e documentos paginados
- Livros e manuais técnicos
- Apresentações e slides
- Workflows que dependem de referências de página
Vantagens operacionais:
- Facilita referenciamento por número de página
- Mantém layout e estrutura visual
- Ideal para documentos com design específico
7. Chunking Estruturado
Explora a estrutura inerente dos dados para criar segmentações inteligentes.
Exemplos de implementação:
Para logs de sistema:
Chunk 1: [2024-01-15 10:30:15] ERROR: Database connection failed
Chunk 2: [2024-01-15 10:30:16] INFO: Retrying connection attempt 1
Chunk 3: [2024-01-15 10:30:18] SUCCESS: Database connection established
Para HTML:
Chunk 1: <header>Conteúdo do cabeçalho</header>
Chunk 2: <main>Conteúdo principal</main>
Chunk 3: <footer>Conteúdo do rodapé</footer>
Casos de uso avançados:
- Logs de sistema e aplicações
- Documentos JSON e CSV
- Páginas web com markup HTML
- Dados semi-estruturados com schemas definidos
Estratégias Avançadas: Inteligência Contextual
8. Chunking Baseado em Documentos
Utiliza a estrutura hierárquica natural do documento (títulos, subtítulos, seções).
Exemplo de estrutura:
Chunk 1: # Título Principal + Introdução
Chunk 2: ## Primeira Seção + Conteúdo
Chunk 3: ## Segunda Seção + Conteúdo
Chunk 4: ### Subseção + Detalhes específicos
Ideal para:
- Artigos jornalísticos e acadêmicos
- Manuais técnicos e guias
- Livros didáticos e materiais educacionais
- Documentos com hierarquia clara de informações
9. Chunking Baseado em Palavras-Chave
Identifica palavras-chave específicas como pontos de divisão lógica.
Implementação prática:
Se a palavra-chave for “Nota:”, o sistema criará novos chunks sempre que essa expressão aparecer.
Quando aplicar:
- Documentos com marcadores consistentes
- Textos onde palavras específicas indicam mudanças de tópico
- Situações onde divisões por cabeçalhos não estão disponíveis
10. Chunking Baseado em Entidades
Utiliza reconhecimento de entidades nomeadas (NER) para agrupar texto relacionado.
Exemplo de agrupamento:
Chunk 1: Todas as menções à "Apple Inc." + contexto relacionado
Chunk 2: Todas as referências a "São Paulo" + informações geográficas
Chunk 3: Discussões sobre "Machine Learning" + conceitos técnicos
Aplicações estratégicas:
- Artigos jornalísticos com múltiplas pessoas/lugares
- Contratos legais com entidades específicas
- Estudos de caso empresariais
- Scripts e roteiros com personagens
11. Chunking Baseado em Tokens
Segmenta o texto por contagem de tokens, frequentemente combinado com outras técnicas.
Vantagens técnicas:
- Controle preciso sobre limites de tokens do LLM
- Prevenção de truncamento em processamento
- Otimização para modelos com restrições específicas
Melhores práticas:
- Combine com chunking por sentenças para evitar cortes abruptos
- Ajuste o tamanho baseado no modelo LLM utilizado
- Monitore a qualidade do contexto preservado
Estratégias Inteligentes: IA Aplicada ao Chunking
12. Chunking Baseado em Tópicos
Utiliza modelagem de tópicos ou clustering para agrupar conteúdo relacionado.
Processo técnico:
- Divisão inicial em sentenças ou parágrafos
- Análise de similaridade semântica
- Agrupamento de conteúdo relacionado
- Criação de chunks topicamente focados
Casos de uso especializados:
- Documentos que cobrem múltiplos assuntos
- Textos onde tópicos mudam gradualmente
- Conteúdo sem marcadores explícitos de mudança de tema
13. Chunking Consciente de Tabelas
Identifica e processa tabelas como unidades especiais de informação.
Estratégias de implementação:
- Conversão para formato JSON estruturado
- Manutenção em formato Markdown
- Segmentação linha por linha ou coluna por coluna
- Preservação da tabela inteira como chunk único
Quando priorizar:
- Relatórios financeiros com dados tabulares
- Documentos científicos com resultados
- Manuais técnicos com especificações
14. Chunking Consciente de Conteúdo
Adapta a estratégia baseada no tipo específico de conteúdo encontrado.
Regras adaptativas:
- Parágrafos mantidos intactos
- Tabelas processadas como unidades
- Listas preservadas em sua totalidade
- Código fonte mantido em blocos completos
Benefícios:
- Respeita a natureza semântica do conteúdo
- Melhora a qualidade da recuperação
- Reduz perda de contexto estrutural
15. Chunking Contextual
Utiliza LLMs para enriquecer chunks com contexto adicional antes do embedding.
Exemplo de enriquecimento:
Chunk original: "A receita aumentou 15% no trimestre."
Chunk contextualizado: "Este chunk discute o desempenho financeiro
da empresa XYZ no Q3 2024, especificamente o crescimento de receita
de 15% comparado ao trimestre anterior."
Aplicações premium:
- Relatórios financeiros complexos
- Contratos legais detalhados
- Documentos técnicos especializados
- Bases de conhecimento corporativo
Estratégias de Próxima Geração
16. Chunking Semântico
Agrupa sentenças ou parágrafos baseado em similaridade semântica usando embeddings.
Processo avançado:
- Geração de embeddings para cada sentença
- Cálculo de similaridade semântica
- Agrupamento de conteúdo relacionado
- Criação de chunks topicamente coesos
Quando implementar:
- Técnicas simples falham em documentos longos
- Conteúdo com tópicos misturados
- Necessidade de chunks semanticamente coerentes
17. Chunking Recursivo
Aplica divisões progressivamente menores até atingir tamanhos ideais.
Algoritmo hierárquico:
- Divisão inicial por parágrafos
- Se chunk excede limite → divisão por sentenças
- Se ainda excede → divisão por palavras
- Continuação até tamanho adequado
Ideal para:
- Textos com comprimentos de frase irregulares
- Entrevistas e discursos transcritos
- Escrita livre e não estruturada
18. Chunking por Embedding
Embeds primeiro, depois agrupa baseado em similaridade sequencial.
Processo inovador:
- Embedding de todas as sentenças
- Análise sequencial de similaridade
- Agrupamento quando similaridade é alta
- Divisão quando similaridade cai abaixo do threshold
Aplicações especializadas:
- Documentos completamente desestruturados
- Quando técnicas tradicionais são insuficientes
- Conteúdo com fluxo de consciência
19. Chunking Agêntico (Baseado em LLM)
Delega completamente a decisão de chunking para um modelo de linguagem.
Prompt exemplo:
"Analise este documento e divida-o em chunks logicamente coerentes.
Considere mudanças de tópico, estrutura narrativa e fluxo de ideias
para determinar os pontos ideais de divisão."
Considerações estratégicas:
- Maior custo computacional
- Resultados mais inteligentes e contextuais
- Ideal para conteúdo complexo e não estruturado
20. Chunking Hierárquico
Cria múltiplos níveis de chunks para diferentes granularidades de informação.
Estrutura em camadas:
Nível 1: Seções principais (visão geral)
Nível 2: Subseções (detalhes médios)
Nível 3: Parágrafos (informações específicas)
Vantagens únicas:
- Permite recuperação em diferentes níveis de detalhe
- Facilita navegação contextual
- Oferece flexibilidade na exploração de informações
21. Chunking Consciente de Modalidade
Processa diferentes tipos de conteúdo (texto, imagens, tabelas) com estratégias específicas.
Abordagem multimodal:
- Texto: Chunking semântico ou por parágrafos
- Imagens: Descrições ou análise visual
- Tabelas: Estruturação JSON ou Markdown
- Código: Preservação de blocos funcionais
Estratégia Bônus: Chunking Híbrido
Combina múltiplas abordagens para resultados otimizados.
Exemplo de implementação:
- Chunking estrutural inicial (por seções)
- Refinamento semântico dentro de cada seção
- Ajuste final por limites de tokens
- Validação contextual via LLM
Quando implementar:
- Nenhuma estratégia única atende perfeitamente
- Documentos com características mistas
- Necessidade de máxima qualidade de chunking
Como Escolher a Estratégia Ideal
A seleção da estratégia de chunking deve considerar:
Tipo de documento:
- Estruturado: Document-based, Hierarchical
- Semi-estruturado: Structured, Content-aware
- Não estruturado: Semantic, Sliding window
Recursos disponíveis:
- Alto orçamento: Contextual, Agentic
- Recursos limitados: Fixed-size, Sentence-based
- Processamento em tempo real: Naive, Paragraph-based
Qualidade dos dados:
- Alta qualidade: Sentence-based, Paragraph-based
- Qualidade mista: Recursive, Hybrid
- Baixa qualidade: Fixed-size, Token-based
Casos de uso específicos:
- Busca precisa: Entity-based, Keyword-based
- Análise temática: Topic-based, Semantic
- Referência de páginas: Page-based
- Dados tabulares: Table-aware
Implementação Prática: Próximos Passos
Para implementar essas estratégias efetivamente:
- Analise seu corpus de dados – Identifique padrões e estruturas
- Defina seus objetivos – Precisão vs. velocidade vs. custo
- Teste múltiplas abordagens – Compare resultados quantitativamente
- Monitore métricas de qualidade – Relevância, cobertura, precisão
- Itere e otimize – Ajuste baseado em feedback real
Transforme Seu Sistema RAG Hoje
O chunking não é apenas uma etapa técnica – é a fundação que determina se seu sistema RAG será medíocre ou excepcional. As 21 estratégias apresentadas oferecem um arsenal completo para qualquer cenário que você possa enfrentar.
Comece implementando as estratégias básicas adequadas ao seu tipo de dados, depois evolua para abordagens mais sofisticadas conforme suas necessidades se refinam. Lembre-se: o melhor chunking é aquele que serve especificamente aos seus dados e objetivos.
Qual estratégia você implementará primeiro? Compartilhe sua experiência e desafios específicos – a comunidade de desenvolvedores RAG cresce quando compartilhamos conhecimento prático.
Fonte: Anjolaoluwa Ajayi. “21 Chunking Strategies for RAG — And how to choose the right one for your next LLM application”. Disponível em: Medium.