La importancia del chunking en los sistemas RAG
Dividir mejor los datos para obtener respuestas más exactas
El RAG (Retrieval-Augmented Generation) ha cambiado la forma en que los modelos de IA trabajan con datos corporativos. Gracias a este enfoque, ya no es necesario reentrenar constantemente un modelo: basta con conectarlo a fuentes de información (bases de datos, APIs, documentos internos) para que genere respuestas en tiempo real y con contexto real.
Pero detrás del éxito de cualquier sistema RAG hay un componente fundamental: el chunking, o cómo se fragmenta y organiza la información para su indexación y posterior recuperación.
Un buen diseño de chunking marca la diferencia entre un asistente que responde de forma ambigua y uno que ofrece respuestas precisas, verificables y rápidas.
¿Qué es el chunking en RAG?
El chunking consiste en dividir documentos extensos en fragmentos más pequeños (chunks), que se indexan de forma independiente.
- Cada chunk se convierte en un embedding (vector numérico).
- Cuando la IA recibe una consulta, no compara contra todo el documento, sino contra los embeddings de los chunks.
- El sistema recupera los chunks más relevantes y los utiliza como contexto para generar la respuesta.
Tamaño del chunk: ¿200, 500 o 1.000 tokens?
El tamaño del chunk es uno de los factores más determinantes en el rendimiento de un RAG. Veamos las diferencias:
| Tamaño del chunk | Ventajas | Desventajas | Usos recomendados |
|---|---|---|---|
| 200 tokens | Alta precisión en respuestas muy concretas. Bajo coste de cómputo. | Riesgo de pérdida de contexto. Mayor número de consultas al índice. | FAQs, respuestas directas, fragmentos breves de soporte. |
| 500 tokens | Buen equilibrio entre contexto y precisión. Recuperación eficiente. | Puede mezclar información si los documentos no están bien estructurados. | Documentación técnica, manuales internos, bases legales. |
| 1.000 tokens | Mantiene contexto más amplio, útil en explicaciones largas. Menor fragmentación. | Latencia mayor y riesgo de ruido irrelevante. Coste de indexación superior. | Informes complejos, artículos largos, documentos académicos. |
La regla general es ajustar el tamaño del chunk al tipo de información y al caso de uso.
Impacto en precisión y recall
En sistemas de recuperación de información, se mide tanto la precisión (qué porcentaje de las respuestas recuperadas son relevantes) como el recall (qué porcentaje de las respuestas relevantes fueron efectivamente recuperadas).
- Chunks pequeños (200 tokens):
- Alta precisión, porque cada fragmento es muy específico.
- Bajo recall, ya que la información relacionada puede quedar fuera del chunk.
- Chunks grandes (1.000 tokens):
- Alto recall, al incluir más contenido en cada fragmento.
- Menor precisión, porque la IA puede incorporar ruido no relevante en la respuesta.
- Chunks medios (500 tokens):
- Mejor equilibrio entre ambos.
- Suelen ser el estándar en la mayoría de implementaciones de RAG corporativo.
Latencia y eficiencia computacional
El chunking no solo afecta a la calidad de las respuestas, sino también al rendimiento del sistema:
- Chunks pequeños: requieren más embeddings y más comparaciones → latencia mayor en búsquedas con muchos documentos.
- Chunks grandes: menos embeddings y menos consultas → latencia menor en la recuperación, pero mayor coste en la generación de embeddings iniciales.
- Trade-off: en entornos con documentos dinámicos (que cambian constantemente), chunks más pequeños pueden ser más manejables, mientras que en repositorios estáticos, chunks grandes reducen costes de indexación.
Buenas prácticas en chunking
- Respetar la estructura natural del documento. No cortar frases a la mitad; usar párrafos, secciones o encabezados como guías.
- Aplicar solapamiento (overlap). Añadir 50–100 tokens comunes entre chunks para evitar pérdida de contexto en los cortes.
- Enriquecer con metadatos. Asociar a cada chunk etiquetas como autor, fecha, tema o fuente. Esto mejora el filtrado y la trazabilidad.
- Evaluar métricas. Testear el sistema con diferentes tamaños de chunk y medir precisión, recall y latencia en entornos reales.
Ejemplo comparativo en un entorno corporativo
Caso: manual técnico de 500 páginas.
- Chunk de 200 tokens: responde con gran precisión a preguntas muy concretas (“¿Cuál es el límite de voltaje del equipo X?”).
- Chunk de 500 tokens: adecuado para instrucciones paso a paso, manteniendo contexto suficiente (“¿Cómo configurar el módulo Y?”).
- Chunk de 1.000 tokens: útil en explicaciones amplias o normativas internas, donde la respuesta requiere contexto más global.
Chunking y trazabilidad
Un beneficio adicional del chunking es la explicabilidad:
- El asistente puede mostrar no solo la respuesta, sino el fragmento exacto del documento de donde fue extraída.
- Esto refuerza la confianza del usuario y facilita auditorías y cumplimiento regulatorio (ej. AI Act).
En LurNova optimizamos el chunking para cada caso
En LurNova.ai diseñamos pipelines de RAG que ajustan el chunking de forma inteligente según el tipo de documento, el caso de uso y el nivel de precisión requerido.
Nuestras soluciones integran:
- Tamaños de chunk adaptativos, ajustados dinámicamente al contenido.
- Solapamiento y metadatos enriquecidos para maximizar el contexto sin perder precisión.
- Integración con MCP, que asegura que la IA acceda de forma segura y eficiente a las fuentes de datos.
Porque en IA, no basta con tener la información: hay que estructurarla de forma inteligente para que se convierta en conocimiento útil y accionable.
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