Une analyse approfondie des stratégies de chunking

La génération augmentée par récupération (RAG) est en train de révolutionner la manière dont nous créons des applications d'IA, en combinant les vastes connaissances des grands modèles de langage (LLM) avec la précision des sources de données externes. Le résultat ? Une IA capable de fournir des réponses précises, à jour et contextuellement pertinentes. Mais la magie du RAG ne se produit pas toute seule ; elle repose sur une étape fondamentale, cruciale et souvent négligée : le chunking.

À la base, le RAG fonctionne en récupérant des informations pertinentes dans votre base de connaissances et en les fournissant à un LLM comme contexte pour générer une réponse. Mais comment trouve-t-il ces « informations pertinentes » ? Il recherche parmi des morceaux de vos documents qui ont été prétraités, appelés « chunks ».

La manière dont vous divisez vos documents en ces chunks peut avoir un impact considérable sur les performances de votre système RAG. Un mauvais chunking peut entraîner des résultats de recherche non pertinents, un contexte incomplet et, finalement, des réponses inexactes de votre LLM.

Cet article est une analyse approfondie du monde du chunking. Nous explorerons différentes stratégies, des plus simples aux plus sophistiquées, pour vous aider à optimiser votre système RAG afin d'obtenir une précision et une efficacité maximales.

Qu'est-ce que le chunking ?

Le chunking (ou segmentation) est le processus qui consiste à diviser de grands documents en plus petits morceaux gérables. Ces chunks sont ensuite convertis en représentations numériques appelées embeddings et stockés dans une base de données vectorielle. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système RAG convertit la requête en un embedding et recherche dans la base de données les chunks ayant les embeddings les plus similaires. Ces chunks sont ensuite transmis au LLM.

L'objectif du chunking est de créer des morceaux de texte qui sont :

Sémantiquement complets : Chaque chunk devrait idéalement contenir une idée complète et cohérente.
De taille appropriée : Les chunks doivent être assez petits pour tenir dans la fenêtre de contexte du LLM, mais assez grands pour contenir des informations significatives.

Explorons les stratégies de chunking les plus courantes.

1. Chunking de taille fixe

C'est l'approche la plus simple et la plus directe. Vous décidez d'une taille fixe pour vos chunks (par exemple, 512 caractères ou tokens) et, éventuellement, d'un chevauchement entre eux. Le document est ensuite divisé mécaniquement selon ces paramètres.

Comment ça marche : Vous définissez une taille_du_chunk et un chevauchement_des_chunks. Le chevauchement garantit que les phrases ou les idées qui pourraient être coupées entre deux chunks soient tout de même capturées dans leur intégralité au sein d'au moins un chunk.
Avantages :
- Facile et rapide à mettre en œuvre.
- Fonctionne raisonnablement bien pour les documents non structurés ou homogènes.
Inconvénients :
- Peut facilement couper des phrases ou des paragraphes en plein milieu, détruisant ainsi le sens sémantique.
- Ignore la structure logique du document (titres, listes, tableaux).
Exemple : Un document de 2000 caractères segmenté avec une taille de 500 et un chevauchement de 50 donnerait quatre chunks, où les 50 derniers caractères du chunk 1 seraient également les 50 premiers caractères du chunk 2, et ainsi de suite.

2. Chunking sensible au contenu

Comme son nom l'indique, cette stratégie prend en compte le contenu et la structure réels du document. Elle est plus sophistiquée et donne généralement de meilleurs résultats.

a) Chunking par phrase

Cette méthode utilise les délimiteurs de phrases pour diviser le texte. Des bibliothèques comme NLTK ou spaCy peuvent être utilisées pour détecter avec précision la fin des phrases.

Comment ça marche : Le document est divisé après chaque point, point d'interrogation ou point d'exclamation. Vous pouvez ensuite regrouper un certain nombre de phrases pour former un seul chunk.
Avantages :
- Préserve l'intégrité sémantique des phrases individuelles.
- Plus logique que le chunking de taille fixe.
Inconvénients :
- Une seule phrase peut ne pas fournir un contexte suffisant.
- Les phrases complexes (par exemple, dans les documents juridiques ou scientifiques) peuvent être très longues et dépasser la taille optimale d'un chunk.

b) Chunking récursif

Le chunking récursif est une technique populaire et puissante. Il tente de diviser le texte en se basant sur une liste hiérarchique de séparateurs. Il commence par le plus grand séparateur logique (par exemple, les doubles sauts de ligne pour les paragraphes) et, si un chunk résultant est encore trop grand, il applique récursivement le séparateur suivant dans la liste (par exemple, les sauts de ligne simples, puis les espaces).

Comment ça marche : Vous définissez une liste de séparateurs, par exemple ["\n\n", "\n", " ", ""]. L'algorithme divise le texte en utilisant le premier séparateur. Si l'un des chunks obtenus est plus grand que votre taille_du_chunk définie, il prend ce chunk et le divise en utilisant le deuxième séparateur, et ainsi de suite.
Avantages :
- Maintient la structure logique du document (paragraphes, puis lignes, puis mots).
- Très efficace et adaptable pour de nombreux types de documents.
Inconvénients :
- Nécessite un certain ajustement des séparateurs et de la taille des chunks pour des performances optimales.

3. Stratégies avancées : Repousser les limites

Pour des cas d'utilisation complexes, vous pourriez avoir besoin d'aller au-delà du chunking textuel standard.

a) Chunking multimodal

Votre base de connaissances n'est pas toujours constituée uniquement de texte. Elle peut contenir des images, des tableaux et des diagrammes. Un système RAG vraiment avancé doit comprendre ces éléments.

Comment ça marche : Des modèles spécialisés sont utilisés pour traiter les éléments non textuels. Par exemple, un tableau peut être converti en un format structuré comme Markdown ou JSON et stocké comme un chunk séparé. Une image peut être décrite par un modèle de légendage d'image, et cette description devient le chunk.
Avantages :
- Débloque les informations piégées dans les tableaux et les images.
- Fournit un contexte beaucoup plus riche au LLM.
Inconvénients :
- Nettement plus complexe à mettre en œuvre et à gérer.

b) Chunking agentique

Il s'agit d'une approche de pointe où un agent LLM décide lui-même comment segmenter un document. L'agent analyse la structure et le contenu du document et applique la stratégie de chunking la plus appropriée, combinant potentiellement différentes méthodes pour différentes parties du même document.

Comment ça marche : Vous fournissez à un « agent » (un prompt LLM spécialisé) le document et un ensemble d'outils de chunking disponibles (taille fixe, récursif, etc.). L'agent analyse le document et détermine, par exemple : « Cette section est un tableau, j'utiliserai le segmenteur de tableau. Cette section est de la prose, j'utiliserai le chunking récursif. »
Avantages :
- La méthode de chunking la plus flexible et la plus intelligente.
- Peut atteindre les meilleurs résultats de qualité en s'adaptant dynamiquement aux données.
Inconvénients :
- Coûteux en calcul et plus lent.
- Encore un domaine de recherche émergent

Conclusion : Le chunking n'est pas un détail, c'est le fondement

La qualité de votre système RAG est le reflet direct de la qualité du contexte qu'il récupère. Et ce contexte n'est bon que si votre stratégie de chunking l'est aussi. En allant au-delà des simples méthodes à taille fixe et en adoptant des approches sensibles au contenu et même agentiques, vous pouvez considérablement améliorer les performances de votre système, ce qui se traduit par des applications d'IA plus précises, pertinentes et utiles.

Construire un pipeline de chunking robuste peut être complexe. Vous devez analyser différents types de fichiers, expérimenter plusieurs stratégies et évaluer les résultats, tout cela avant même d'aborder les étapes de récupération et de génération.

C'est là que nous intervenons. Notre plateforme RAGlink gère pour vous la complexité de l'ingestion et du traitement des données. Nous avons construit un pipeline optimisé qui analyse intelligemment vos documents et applique les meilleures stratégies de chunking, garantissant que votre système RAG repose sur les fondations les plus solides possible. Allez sur RAGlink pour découvrir comment nous pouvons vous aider à créer de meilleures applications RAG, plus rapidement.