Auswahl von RAG-Chunk-Grenzen und -Überlappung zur Erhaltung der Abschnitts-Kontext
Dieser Artikel erklärt, wie man effektive Chunk-Grenzen und -Überlappung in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen wählt, und vergleicht feste und dokumentenbewusste Strategien. Mit einem hypothetischen Support-Beispiel zeigt er die Risiken, bei semantischen Einheiten zu trennen, und zeigt, wie Metadaten und Überlappung den Kontext erhalten können. Die Anleitung basiert auf Microsoft Azure-Dokumentationen für das Chunking in Vektor-Suche und RAG-Workflows.
RAG / chunking / Azure AI Search / information retrieval / document processing