RAG erklärt: Chunking - die richtige Größe für bessere KI-Antworten

Ein RAG-System kann nur zuverlässig suchen, wenn es weiß, in welchen Einheiten das Wissen auffindbar ist. Genau hier beginnt Chunking. Im Video In dieser Folge zeigen wir am Glassboard, warum große Dokumente für RAG-Systeme in kleinere Informationsbausteine zerlegt werden. Wir schauen uns an, was ein Chunk ist und warum seine Größe einen direkten Einfluss auf die Qualität der Suche hat. Zu große Chunks bringen oft zu viel irrelevanten Kontext mit. Zu kleine Chunks können wichtige Zusammenhänge auseinanderreißen. Deshalb geht es um feste Chunk-Größen, Tokens, Dokumentstrukturen, Overlap und Parent-Child-Retrieval. Außerdem zeigen wir, welche Rolle Metadaten, Quellen, Versionen und Berechtigungen in produktiven RAG-Systemen spielen. Dabei geht es unter anderem um: • Was ein Chunk ist • Präzision und Kontext • Tokens und feste Chunk-Längen • Struktur- und layoutorientiertes Chunking • Overlap und Deduplizierung • Parent-Child-Retrieval • Metadaten, Quellen und Berechtigungen --- Über EVACO EVACO unterstützt Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz sinnvoll, sicher und praxisnah einzusetzen – von der AI-Strategie und konkreten Use Cases über RAG-Systeme und Agentic AI bis hin zu Machine Learning und individuellen AI-Lösungen. Du möchtest KI im eigenen Unternehmen einsetzen oder dein Team für den Umgang mit AI fit machen? → Beratung, Workshops und KI-Trainings: https://www.evaco.de https://www.evaco.de/solutions/themen... https://www.evaco.de/service/training... --- Glassboard Komplexe Themen aus AI, Data & Analytics – verständlich erklärt und direkt am Glassboard visualisiert. Weitere Videos aus unseren AI-Reihen:    • Glassboard Masterclass: AI   → RAG erklärt → Chunking → Embeddings und semantische Suche → Multimodales RAG --- Transparenz Teile der Konzeption und Produktion dieses Videos wurden mithilfe KI-gestützter Werkzeuge erstellt bzw. unterstützt. #Chunking #RAG #KünstlicheIntelligenz #EVACO