Токенизация против чанкинга: как правильно делить текст для AI

Как способ разбиения текста влияет на поведение AI

Токенизация и чанкинг оба уменьшают текст до более мелких частей, но действуют на разных уровнях и решают разные задачи. Токенизация превращает текст в атомарные единицы, которые модель обрабатывает. Чанкинг объединяет текст в более крупные, согласованные сегменты, сохраняющие смысл и контекст для поиска и ответов.

Что делает токенизация

Токенизация делит текст на наименьшие смысловые единицы — токены, которые языковая модель действительно «видит». Токенами могут быть слова, субслова или символы, в зависимости от метода. Распространённые подходы:

• Токенизация на уровне слов: разделение по пробелам и пунктуации. Простая, но плохо работает с редкими или составными формами.
• Субсловная токенизация: методы вроде BPE, WordPiece и SentencePiece разбивают слова на часто встречающиеся последовательности символов, что помогает обрабатывать редкие или неизвестные слова.
• Токенизация на уровне символов: каждый символ — отдельный токен, что даёт очень длинные последовательности и часто неэффективно.

Пример на практике:

Original text: “AI models process text efficiently.” Word tokens: [“AI”, “models”, “process”, “text”, “efficiently”] Subword tokens: [“AI”, “model”, “s”, “process”, “text”, “efficient”, “ly”]

Субсловная токенизация разделяет «models» на «model» и «s», потому что такая комбинация часто встречается в обучающей выборке. Это помогает модели обобщать на родственые формы слов.

Что делает чанкинг

Чанкинг группирует текст в более крупные сегменты, которые сохраняют идеи и контекст. Вместо атомарных единиц, чанки — это предложения, абзацы или смысловые фрагменты, полезные для извлечения информации, ответов на вопросы и удержания контекста в диалогах.

Пример сегментации:

Original text: “AI models process text efficiently. They rely on tokens to capture meaning and context. Chunking allows better retrieval.” Chunk 1: “AI models process text efficiently.” Chunk 2: “They rely on tokens to capture meaning and context.” Chunk 3: “Chunking allows better retrieval.”

Распространённые стратегии чанкинга:

• Фиксированная длина: предсказуемые куски (например, 500 слов или заданное число токенов), но может разрывать связанные идеи.
• Семантический чанкинг: ищет естественные точки разрыва с помощью AI или эвристик и делит на смысловые границы.
• Рекурсивный чанкинг: иерархически делит сначала по абзацам, затем по предложениям и т.д.
• Скользящее окно: делает перекрывающиеся чанки, чтобы не терялся контекст на границах.

Ключевые различия, важные для практики

• Размер: токенизация работает с крошечными единицами; чанкинг — с предложениями и абзацами.
• Цель: токенизация делает текст пригодным для модели; чанкинг сохраняет семантику для поиска и понимания.
• Случаи использования: токенизация нужна при обучении и обработке ввода; чанкинг нужен для поиска, RAG и диалогов.
• Оптимизация: токенизация ориентирована на скорость и эффективность словаря; чанкинг — на сохранение контекста и точность извлечения.

Почему это важно в реальных системах

Для производительности модели и затрат

Количество токенов напрямую влияет на время работы и стоимость многих API. Эффективная токенизация уменьшает число токенов без потери смысла. У разных моделей разные лимиты контекста, и появление моделей с большими контекстными окнами меняет подходы к разбиению текста.

Для поиска, QA и RAG

Качество чанкинга часто определяет релевантность ответа. Слишком маленькие чанки теряют контекст, слишком большие добавляют шум и могут вызывать галлюцинации. Правильный чанкинг снижает количество неверной или выдуманной информации, потому что система извлекает более релевантные отрывки.

Где применять каждый подход

Токенизация важна для:

• Обучения новых моделей (ваша токенизация формирует словарь и влияет на обучаемость)
• Тонкой настройки под домен (медицина, юриспруденция и т.п.)
• Мультиязычных систем, где субсловные методы помогают с морфологией

Чанкинг критичен для:

• Баз знаний компании и внутрненнего поиска по документам
• Массового анализа документов (контракты, исследования, отзывы)
• Современных систем поиска, которые опираются на семанТИку, а не только на ключевые слова

Практические рекомендации

Чанкинг:

• Начинайте с чанков ~512–1024 токенов в большинстве случаев
• Добавляйте перекрытие 10–20% между чанками, чтобы сохранялся контекст на границах
• По возможности используйте семантические границы (конец предложения или абзаца)
• Тестируйте на реальных сценариях и отслеживайте случаи галлюцинаций

Токенизация:

• Используйте проверенные алгоритмы и библиотеки (BPE, WordPiece, SentencePiece)
• Отслеживайте частоту вне-словарных токенов в продакшене
• Балансируйте размер словаря ради сжатия токенов и сохранения смысла
• Для узкоспециализированной лексики рассмотрите доменные подходы к токенизации

Понимание, когда отдавать приоритет токенизации или чанкингу, повышает и эффективность модели, и качество результатов. На практике успешные системы комбинируют оба подхода: эффективная токенизация для входа в модель и интеллектуальный чанкинг для поиска и управления контекстом.