Desvendando o Impacto da Organização de Chunks nos Sistemas RAG
- 2 de jan. de 2025
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Os Desafios e Soluções na Organização de Chunks em Sistemas RAG
Nos sistemas RAG, a qualidade da resposta depende diretamente de como os dados são preparados antes de chegar ao modelo. Como mostra a imagem, o fluxo passa por cinco etapas principais: fonte de dados, chunking, embedding, recuperação e geração da resposta pelo LLM.
Na prática, o desafio começa no chunking. Documentos, PDFs, bases de conhecimento, manuais, relatórios e e-mails precisam ser divididos em blocos menores, mas essa divisão não pode ser aleatória. Chunks muito grandes dificultam a recuperação precisa. Chunks muito pequenos podem quebrar o contexto e deixar informações importantes separadas demais.
Depois, esses chunks são convertidos em embeddings, ou seja, representações numéricas que permitem a busca semântica. Quando a organização é bem feita, o sistema recupera os trechos mais relevantes e entrega ao modelo um contexto claro para gerar respostas mais completas, precisas e fundamentadas.
Quando a organização é ruim, o efeito aparece rapidamente: respostas incompletas, redundantes, inconsistentes, com mais ruído e maior custo operacional.
Por isso, boas práticas como definir o tamanho ideal dos chunks nos sistemas RAG, usar sobreposição entre trechos, respeitar a estrutura do documento, enriquecer os dados com metadados e monitorar continuamente os resultados são essenciais para sistemas RAG mais confiáveis, escaláveis e eficientes.
Os 3 principais desafios na organização de chunks nos sistemas RAG
1. Falta de correlação entre chunks
Grande parte dos sistemas RAG trata cada chunk como uma unidade independente. O problema é que, em muitos casos, a informação relevante não está concentrada em um único trecho.
Um chunk pode apresentar o conceito principal, outro pode trazer uma evidência complementar, e um terceiro pode conter uma exceção importante. Quando esses blocos são analisados isoladamente, o sistema pode perder relações essenciais entre eles.
Como resultado, a recuperação tende a selecionar trechos aparentemente relevantes de forma individual, mas nem sempre escolhe a melhor combinação de informações para responder à consulta.
Em aplicações corporativas, esse problema se torna ainda mais crítico. Documentos técnicos, contratos, políticas internas, históricos de atendimento e bases de conhecimento geralmente dependem de contexto distribuído. A resposta correta pode exigir a combinação de múltiplos fragmentos, e não apenas a escolha dos trechos com maior similaridade semântica.
2. Utilidade não monotônica dos chunks
Outro desafio importante é a falsa ideia de que adicionar mais chunks sempre melhora a resposta.
Em sistemas RAG, mais contexto nem sempre significa mais qualidade. A inclusão excessiva de blocos pode introduzir ruído, informações redundantes ou trechos pouco relacionados à pergunta. Isso pode confundir o modelo, aumentar o custo de processamento e reduzir a precisão da geração final.
Esse comportamento é chamado de utilidade não monotônica: a contribuição de cada chunk não cresce de forma linear. Um bloco adicional pode melhorar a resposta, mas também pode prejudicá-la se trouxer informações irrelevantes ou conflitantes.
Por isso, a seleção de chunks precisa considerar não apenas a relevância individual de cada trecho, mas também o impacto da combinação entre eles.
3. Falta de adaptação ao tipo de consulta
Nem toda pergunta exige o mesmo tipo de recuperação.
Uma consulta factual pode precisar de poucos chunks objetivos. Já uma pergunta analítica pode exigir múltiplos trechos complementares, comparação entre documentos e maior profundidade contextual.
Muitos sistemas RAG ainda aplicam a mesma estratégia para todos os tipos de consulta: recuperam um número fixo de chunks e os enviam ao modelo. Essa abordagem simplifica a arquitetura, mas limita a qualidade das respostas.
Consultas diferentes exigem configurações diferentes. O sistema precisa adaptar critérios como quantidade de chunks, profundidade da busca, diversidade das fontes, nível de reranking e orçamento disponível para processamento.
Sem essa adaptação, o desempenho tende a ser inconsistente.
CORAG: uma abordagem para otimizar o uso de chunks
Para enfrentar esses desafios, pesquisadores propuseram o CORAG, um sistema de otimização voltado para melhorar a seleção e organização de chunks em pipelines RAG.
A proposta central do CORAG é tratar a escolha de chunks como um problema de otimização, considerando correlações entre trechos, restrições de custo e características específicas de cada consulta.
Em vez de simplesmente recuperar os blocos mais similares à pergunta, o sistema busca identificar quais combinações de chunks oferecem maior utilidade para a geração da resposta.
Como o CORAG funciona
Busca sequencial com Monte Carlo Tree Search
Um dos principais componentes do CORAG é o uso de Monte Carlo Tree Search (MCTS), uma técnica de busca sequencial utilizada para explorar diferentes caminhos de decisão.
No contexto de RAG, o MCTS permite avaliar diferentes combinações de chunks e estimar quais delas tendem a gerar melhores respostas. Isso ajuda o sistema a considerar relações entre trechos, em vez de avaliar cada chunk de maneira isolada.
Essa abordagem é especialmente útil quando a resposta depende de informações distribuídas em vários documentos ou quando há múltiplas combinações possíveis de contexto.
Restrições de orçamento integradas à otimização
Outro diferencial do CORAG está na forma como ele lida com restrições de custo.
Em muitos sistemas tradicionais, o orçamento funciona apenas como um limite final: o sistema recupera chunks até atingir o máximo permitido de tokens, chamadas ou custo computacional.
O CORAG adota uma lógica diferente. As restrições de orçamento fazem parte do próprio processo de otimização. Isso significa que o sistema busca maximizar a qualidade da resposta dentro dos limites disponíveis, priorizando os chunks com maior contribuição potencial.
Na prática, a solução deixa de operar com a ideia de “usar o máximo de contexto possível” e passa a trabalhar com uma lógica mais eficiente: usar o contexto certo.
Configuração personalizada para cada consulta
O CORAG também inclui um agente de configuração capaz de prever a melhor estratégia de recuperação com base nas características da consulta.
Isso permite ajustar dinamicamente a seleção de chunks conforme o tipo de pergunta, o nível de complexidade, o orçamento disponível e a necessidade de combinar múltiplas fontes.
Com essa adaptação, o sistema se torna mais flexível e tende a responder melhor tanto a perguntas simples quanto a consultas complexas.
Resultados observados
O CORAG pode melhorar o desempenho em até 30% em comparação com modelos base, especialmente em cenários que envolvem contextos longos e consultas mais complexas.
Esse ganho reforça uma ideia importante: em sistemas RAG, a qualidade da resposta não depende apenas do modelo de linguagem utilizado. A arquitetura de recuperação, a organização dos chunks e a estratégia de composição do contexto têm papel decisivo no resultado final.
Por que isso importa para aplicações corporativas
Em ambientes empresariais, sistemas RAG costumam lidar com documentos extensos, bases heterogêneas e informações distribuídas entre diferentes fontes.
Contratos, normas internas, tickets, manuais, bases técnicas e registros operacionais raramente apresentam a resposta completa em um único trecho. Por isso, a organização inteligente dos chunks se torna um fator crítico para confiabilidade, eficiência e escalabilidade.
Abordagens como o CORAG apontam para uma evolução importante dos sistemas RAG: sair da recuperação baseada apenas em similaridade e avançar para mecanismos capazes de otimizar contexto, custo e qualidade de resposta de forma integrada.
Dicas adicionais para projetos RAG
Ao projetar ou evoluir um sistema RAG, alguns cuidados podem aumentar significativamente a qualidade dos resultados:
Não dependa apenas de similaridade vetorial
Embeddings são importantes, mas nem sempre recuperam o melhor conjunto de informações. Combine busca vetorial com reranking, filtros por metadados e, quando fizer sentido, busca híbrida com palavras-chave.
Avalie diferentes tamanhos de chunks
Chunks muito pequenos podem perder contexto. Chunks muito grandes podem introduzir ruído. O ideal é testar tamanhos diferentes conforme o tipo de documento e o tipo de consulta.
Considere a relação entre chunks
Em muitos casos, a resposta correta depende da combinação de trechos complementares. Estratégias que analisam chunks isoladamente podem perder conexões importantes.
Monitore custo, latência e uso de tokens
Um bom sistema RAG não deve apenas responder bem. Ele precisa responder bem dentro de limites aceitáveis de custo e desempenho. Para tal uma dica é ter uma estratégia de FinOps. Vc pode usar o OpenLit.
Crie avaliações contínuas
Monte um conjunto de perguntas reais, respostas esperadas e critérios de qualidade. Isso permite medir se mudanças no chunking, no retriever ou no reranker realmente melhoram o sistema. Para tal uma dica é usar o RAGAS.
Adapte a recuperação ao tipo de consulta
Perguntas simples podem exigir poucos chunks. Consultas analíticas, comparativas ou regulatórias podem precisar de mais contexto, múltiplas fontes e maior profundidade.
Inclua observabilidade no pipeline
Registre quais chunks foram recuperados, quais foram descartados, quais entraram no contexto final e como isso afetou a resposta. Essa rastreabilidade é essencial para depuração e governança.
Para mais detalhes técnicos sobre o sistema, você pode consultar os seguintes artigos:
O Futuro dos Sistemas RAG
O CORAG representa um avanço relevante na evolução dos sistemas RAG, principalmente porque muda a forma como o contexto é tratado dentro do pipeline de recuperação.
Em vez de considerar os chunks apenas como trechos independentes ordenados por similaridade, a abordagem passa a avaliar combinações de chunks, restrições de orçamento e características específicas da consulta. Esse movimento torna a recuperação mais estratégica e aproxima os sistemas RAG de uma lógica mais robusta de otimização.
Na prática, isso aponta para um futuro em que sistemas RAG serão cada vez mais:
adaptativos, ajustando a estratégia de recuperação conforme o tipo de pergunta;
econômicos, usando melhor o orçamento de tokens, custo e latência;
contextuais, considerando relações entre diferentes trechos;
mais confiáveis, reduzindo ruído, redundância e perda de informação relevante;
mais preparados para ambientes corporativos, onde documentos extensos, dados distribuídos e requisitos de governança fazem parte da realidade.
Para empresas que dependem de bases de conhecimento, documentos técnicos, contratos, normas internas ou registros operacionais, a organização inteligente dos chunks deixa de ser apenas uma decisão técnica. Ela passa a impactar diretamente a qualidade das respostas, o custo de operação e a confiança no uso de IA generativa.
Para mais insights sobre soluções e inovações no campo da inteligência artificial, também recomendo o artigo:
Conclusão
A organização de chunks é uma das etapas mais importantes e muitas vezes subestimadas em sistemas RAG.
Tratar chunks como blocos independentes, assumir que mais contexto sempre melhora a resposta e aplicar a mesma estratégia para qualquer consulta são limitações que comprometem a eficiência desses sistemas.
O CORAG propõe uma alternativa mais sofisticada, baseada em otimização, correlação entre chunks, restrições de orçamento e adaptação ao tipo de consulta.
À medida que sistemas RAG passam a ser usados em cenários corporativos mais complexos, esse tipo de abordagem se torna essencial para entregar respostas mais precisas, econômicas e confiáveis.
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