Chunking : découpez intelligemment vos données pour l’IA
Le chunking est une méthode qui consiste à diviser un texte ou un document en segments cohérents appelés chunks. Cette technique est essentielle pour le traitement du langage naturel, car elle permet d’adapter le contenu à la capacité des modèles d’IA, tout en conservant le sens.
Pourquoi c’est important
Les modèles de langage ont une limite de tokens par requête. En segmentant le contenu, on améliore la compréhension, la pertinence des réponses et la performance des systèmes de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Le chunking évite aussi la perte d’information liée à une coupe arbitraire.
Comment le mettre en œuvre
- Identifier des points naturels de découpe : paragraphes, titres, ponctuation.
- Utiliser des outils comme LangChain ou Transformers pour automatiser le découpage.
- Ajuster la taille des chunks selon le contexte d’usage (ex. : 300 à 800 tokens pour un usage RAG).
Bonnes pratiques à retenir
- Garder une cohérence sémantique dans chaque chunk : un chunk = une idée principale.
- Adapter la granularité à l’objectif (recherche, génération de réponse, résumé…).
- Éviter les overlaps excessifs, sauf si nécessaire pour conserver du contexte.
Le chunking est une étape clé pour structurer vos données textuelles et tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle dans vos projets de NLP ou de recherche augmentée.