Découpage intelligent : un facteur critique dans les performances RAG

Le découpage de documents est souvent sous-estimé, pourtant c'est l'un des facteurs les plus importants affectant la qualité des systèmes RAG. Des recherches récentes ont introduit de nouvelles approches qui changent les bonnes pratiques.

Limitations du découpage traditionnel

L'approche standard consistant à découper les documents en morceaux de taille fixe (par exemple, 512 tokens) présente plusieurs limitations :

• Coupe le contenu en milieu de phrase ou de concept
• Ignore la structure du document
• Perd le contexte entre les chunks
• Produit une qualité de chunk incohérente

Approches modernes

1. Découpage sémantique

Au lieu de diviser par taille, le découpage sémantique regroupe le contenu par signification :

DEVELOPERpython
from langchain.text_splitter import SemanticChunker

splitter = SemanticChunker(embeddings)
chunks = splitter.split_text(document)

Cette approche utilise la similarité d'embeddings entre les phrases pour identifier les points de rupture naturels, garantissant que chaque chunk contient une pensée ou un concept complet.

2. Découpage hiérarchique

Créer plusieurs niveaux de granularité :

• Niveau 1 : Chunks au niveau du paragraphe
• Niveau 2 : Chunks au niveau de la section
• Niveau 3 : Chunks au niveau du chapitre

Cela permet la récupération à différents niveaux de détail en fonction de la complexité de la requête.

3. Découpage parent-contexte

Une approche hybride qui stocke de petits chunks mais inclut le contexte parent pendant la génération :

Chunk stocké : "RAG combine récupération et génération"
Contexte fourni au LLM : [Paragraphe complet contenant le chunk]

Cette méthode atteint une haute précision de récupération tout en maintenant un contexte riche pour la génération.

Benchmarks de performance

Une étude de Stanford (janvier 2025) a comparé ces approches :

Les résultats montrent que le découpage parent-contexte offre le meilleur équilibre entre précision et rappel.

Recommandations d'implémentation

Pour les systèmes RAG en production en 2025 :

1. Utiliser le découpage sémantique comme approche de base
2. Ajouter le contexte parent pendant la génération
3. Indexer les métadonnées (titres de section, numéros de page, structure du document)
4. Tester avec vos données spécifiques et cas d'usage

Outils disponibles

LangChain

• SemanticChunker : Divise basé sur la similarité d'embeddings
• RecursiveCharacterTextSplitter : Respecte la structure du document

LlamaIndex

• SentenceWindowNodeParser : Maintient des fenêtres de contexte autour des chunks

Unstructured.io

• Découpage conscient du type de document pour PDF, HTML, et plus

Considérations pratiques

Sélection de la taille de chunk

La taille optimale de chunk dépend de :

• Complexité et longueur de la requête
• Taille de la fenêtre de contexte du LLM
• Équilibre entre précision de récupération et richesse du contexte

Préservation des métadonnées

Inclure les métadonnées structurelles dans les chunks :

DEVELOPERpython
chunk_metadata = {
    "section": "Introduction",
    "page": 1,
    "doc_type": "research_paper"
}

Cela permet le filtrage et fournit un contexte supplémentaire pour le LLM.

Stratégie de test

Évaluer les approches de découpage en utilisant :

• Métriques de précision de récupération (précision, rappel, NDCG)
• Qualité des réponses de bout en bout
• Mesures de latence

Conclusion

La stratégie de découpage impacte significativement les performances des systèmes RAG. Les approches modernes qui considèrent les limites sémantiques et préservent le contexte surpassent le découpage traditionnel à taille fixe.

Investissez du temps dans la sélection et l'ajustement de votre stratégie de découpage—le choix affecte chaque aspect de la qualité de votre système RAG.