Dlaczego dzielimy dokumenty na mniejsze fragmenty?

Wprowadzenie do systemów informacji opartych na LLM

W ostatnich latach modele językowe dużej skali (Large Language Models, LLM), takie jak GPT, zrewolucjonizowały sposób przetwarzania i wyszukiwania informacji. Zdolność tych modeli do rozumienia i generowania języka naturalnego sprawia, że są one coraz częściej wykorzystywane jako rdzeń nowoczesnych systemów informacji, które wspomagają użytkowników w analizie, streszczaniu, wyszukiwaniu i interpretowaniu danych tekstowych.

Systemy oparte na LLM różnią się od tradycyjnych rozwiązań przede wszystkim tym, że potrafią nie tylko dopasowywać słowa kluczowe, ale także analizować semantykę wypowiedzi, kontekst i intencje użytkownika. Dzięki temu możliwe jest uzyskiwanie odpowiedzi bardziej trafnych i zbliżonych do ludzkiego rozumowania.

Rosnąca popularność LLM w systemach informacji wynika również z ich elastyczności — mogą być stosowane zarówno w prostych chatbotach do obsługi klienta, jak i w zaawansowanych narzędziach wspomagających analizę dokumentów prawnych, medycznych czy finansowych. W miarę jak te technologie stają się coraz bardziej dostępne, rośnie znaczenie odpowiedniego przygotowania danych wejściowych, w tym również sposobu, w jaki dokumenty są dzielone i podawane do analizy modelom LLM.

Czym jest okno kontekstowe i dlaczego jest istotne

W kontekście dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT, okno kontekstowe odnosi się do ograniczonej liczby tokenów, które model może jednocześnie przetworzyć i uwzględnić w generowanej odpowiedzi. Tokeny to jednostki tekstowe, które mogą reprezentować litery, słowa lub ich fragmenty – ich liczba decyduje o długości przetwarzanych danych.

To ograniczenie ma kluczowe znaczenie dla działania systemów opartych na LLM, ponieważ model nie ma trwałej pamięci – każda nowa odpowiedź opiera się wyłącznie na tym, co zostanie dostarczone w jego oknie kontekstowym. W praktyce oznacza to, że tylko pewna część dokumentu lub całego zbioru danych może być jednocześnie analizowana przez model.

Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Istotność okna kontekstowego wynika z kilku powodów:

• Ograniczenie długości: Modele mają ustaloną maksymalną liczbę tokenów, co wpływa na to, ile treści można zawrzeć w jednym zapytaniu.
• Wpływ na jakość odpowiedzi: Im trafniej dobrana zawartość kontekstowa, tym większa szansa na uzyskanie relewantnej i precyzyjnej odpowiedzi.
• Wydajność przetwarzania: Mniejsze okna kontekstowe mogą przyspieszyć czas odpowiedzi i zmniejszyć zużycie zasobów obliczeniowych.

Rozumienie roli okna kontekstowego jest zatem kluczowe dla projektowania efektywnych systemów informacji, które wykorzystują możliwości dużych modeli językowych w sposób zoptymalizowany i skalowalny.

Powody dzielenia dokumentów na mniejsze fragmenty

Dzielenie dokumentów na mniejsze fragmenty to powszechna praktyka w systemach wykorzystujących modele językowe (LLM), która wynika z ograniczeń technicznych oraz potrzeby poprawy efektywności przetwarzania i wyszukiwania informacji. Poniżej przedstawiono główne powody, dla których stosuje się tę technikę:

• Ograniczenia długości wejścia modelu: Modele językowe, takie jak GPT, mają ograniczoną długość tzw. okna kontekstowego, co oznacza, że mogą przetwarzać tylko określoną liczbę tokenów (słowa, znaki lub ich kombinacje) na raz. Dłuższe dokumenty muszą więc zostać podzielone, by mogły zostać przetworzone w całości.
• Usprawnienie wyszukiwania informacji: Mniejsze fragmenty umożliwiają bardziej precyzyjne dopasowywanie zapytań użytkownika do odpowiednich części tekstu, co zwiększa trafność i wiarygodność wyników.
• Zmniejszenie kosztów obliczeniowych: Przetwarzanie dużych dokumentów w całości może być kosztowne pod względem czasu i zasobów. Fragmentacja pozwala na efektywniejsze wykorzystanie mocy obliczeniowej.
• Lepsza kontrola kontekstu: Praca na mniejszych fragmentach pozwala dokładniej określić, które informacje są istotne dla danego zapytania, co zmniejsza ryzyko tzw. „halucynacji” modelu, czyli generowania nieprawdziwych informacji.
• Możliwość równoległego przetwarzania: Podział dokumentu umożliwia równoległe analizowanie fragmentów przez wiele instancji modelu, co może znacząco skrócić czas odpowiedzi systemu.

Różnice między analizą pełnych dokumentów a ich fragmentów można zilustrować w poniższej tabeli:

W praktyce, dzielenie dokumentów stanowi fundament dla rozwoju efektywnych i skalowalnych systemów opartych na LLM. Niezależnie od tego, czy chodzi o przetwarzanie dokumentacji technicznej, aktów prawnych czy artykułów naukowych, fragmentacja umożliwia skuteczniejsze zarządzanie i wykorzystanie zawartych w nich informacji. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak wykorzystywać te techniki w praktyce, warto zapoznać się z Kursem AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Wpływ fragmentacji na trafność wyszukiwania informacji

Fragmentacja dokumentów to kluczowy krok wpływający na skuteczność systemów wyszukiwania opartych na dużych modelach językowych (LLM). Trafność odpowiedzi generowanych przez model zależy w dużej mierze od jakości i struktury danych wejściowych. Poniżej prezentujemy, jak podział dokumentów na mniejsze jednostki wpływa na efektywność wyszukiwania informacji. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Lepsze dopasowanie semantyczne

Mniejsze fragmenty umożliwiają dokładniejsze dopasowanie zapytań użytkownika do właściwego kontekstu. Gdy dokument jest podzielony, system może analizować tylko istotne części, co zwiększa trafność odpowiedzi i zmniejsza ryzyko szumu informacyjnego.

Zmniejszenie ryzyka utraty istotnych informacji

Przy zbyt dużych fragmentach ważne dane mogą zostać „zasłonięte” przez mniej istotne treści. Podział dokumentu minimalizuje to ryzyko, zwiększając szansę na to, że najważniejsze informacje zostaną poprawnie zidentyfikowane i uwzględnione w odpowiedzi.

Porównanie: duże vs. małe fragmenty

Przykład wyszukiwania

// Zapytanie użytkownika:
"Jakie są zalety stosowania energii słonecznej?"

// Dokument podzielony na fragmenty:
Fragment A: "Energia słoneczna jest odnawialnym źródłem energii..."
Fragment B: "Panele słoneczne mogą być instalowane na dachach budynków..."

// System wybiera fragment A jako najbardziej trafny kontekst do odpowiedzi.

Dzięki fragmentacji dokumentów, system może skupić się na najbardziej istotnych fragmentach treści, co bezpośrednio przekłada się na jakość uzyskiwanych odpowiedzi. Dobrze zaprojektowany mechanizm dzielenia i wyszukiwania pozwala nie tylko zwiększyć trafność, ale również poprawić ogólną wydajność całego systemu informacyjnego.

Strategie optymalnego dzielenia dokumentów

Efektywne dzielenie dokumentów na mniejsze fragmenty jest kluczowe dla poprawy jakości działania systemów wykorzystujących modele językowe (LLM), zwłaszcza w kontekście wyszukiwania informacji i generowania odpowiedzi. Istnieje kilka popularnych strategii fragmentacji, które można dostosować w zależności od typu dokumentu, jego struktury oraz konkretnego zastosowania. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak praktycznie wykorzystać te techniki w pracy z modelami językowymi, sprawdź Kurs ChatGPT i Copilot w codziennej pracy – warsztaty porównawcze.

• Dzielenie oparte na liczbie tokenów: Najprostsze podejście, w którym dokument dzieli się na fragmenty o określonej długości (np. 500 tokenów). Sprawdza się w przypadkach, gdy tekst nie ma wyraźnej struktury semantycznej.
• Dzielenie po akapitach lub nagłówkach: Fragmentacja zgodna z logiczną strukturą dokumentu (np. dzielenie po H1, H2, akapitach) pozwala zachować kontekst tematyczny. Stosowana w dokumentach technicznych, artykułach lub materiałach edukacyjnych.
• Dzielenie z przesunięciem (overlapping chunks): Każdy kolejny fragment zawiera część poprzedniego. Ta metoda minimalizuje ryzyko utraty kontekstu na granicach fragmentów. Często stosowana w aplikacjach z silnym naciskiem na dokładność odpowiedzi.
• Dzielenie semantyczne: Z wykorzystaniem modeli NLP do identyfikacji sensownych granic między tematami lub wątkami (np. zmiana tematu rozmowy lub rozdziału). Przydatne dla dokumentów o zróżnicowanej treści.
• Dzielenie dynamiczne: Łączy różne podejścia w zależności od kontekstu i długości tekstu. Przykładowo, krótkie sekcje mogą być łączone, a dłuższe dzielone semantycznie.

Poniższa tabela ilustruje porównanie najpopularniejszych strategii:

Dla ilustracji, oto przykład prostego dzielenia tekstu na fragmenty z overlappingiem w Pythonie:

def chunk_text(text, size, overlap):
    tokens = text.split()
    chunks = []
    start = 0
    while start < len(tokens):
        end = start + size
        chunks.append(" ".join(tokens[start:end]))
        start += size - overlap
    return chunks

Dobór właściwej strategii zależy od kontekstu użycia, charakterystyki danych oraz celu wykorzystania fragmentów w modelu LLM.

Przykłady zastosowań w praktyce

Dzielenie dokumentów na mniejsze fragmenty znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, szczególnie tam, gdzie wykorzystuje się modele językowe dużej skali (LLM) do przetwarzania informacji. Poniżej przedstawiamy wybrane scenariusze, w których technika ta przynosi konkretne korzyści:

• Systemy wyszukiwania semantycznego – dzielenie dokumentów umożliwia dokładniejsze dopasowanie zapytań użytkownika do odpowiednich fragmentów treści, co zwiększa trafność wyników.
• Chatboty oparte na dokumentacji – w aplikacjach wspierających użytkownika (np. pomoc techniczna) fragmentacja pozwala chatbotowi szybko odnaleźć i zacytować właściwą część dokumentu, zamiast przeszukiwać całość.
• Podsumowywanie dużych dokumentów – modele LLM często nie są w stanie przetworzyć całej treści naraz, dlatego dokumenty są dzielone na mniejsze części, które są podsumowywane osobno, a następnie łączone w spójną całość.
• Systemy rekomendacyjne i uczenie kontekstowe – dzielenie treści pozwala na trenowanie lub dostrajanie modeli na bardziej precyzyjnych i zróżnicowanych danych wejściowych, co poprawia jakość rekomendacji.
• Automatyczne klasyfikowanie dokumentów – mniejsze fragmenty mogą być klasyfikowane niezależnie, co pozwala wyodrębnić wiele różnych tematów w obrębie jednego dokumentu.

Poniższa tabela ilustruje różnice w zastosowaniach w zależności od rodzaju usługi:

Dzięki fragmentacji dokumentów, systemy oparte na LLM mogą być bardziej responsywne, skalowalne i trafne w swoich odpowiedziach – co przekłada się na realne usprawnienie procesów analizy i przetwarzania informacji w wielu branżach.

Wyzwania i ograniczenia podejścia fragmentacyjnego

Choć dzielenie dokumentów na mniejsze fragmenty stanowi kluczowy element przetwarzania informacji w systemach opartych na dużych modelach językowych (LLM), towarzyszy mu szereg wyzwań i ograniczeń, które mogą wpływać na efektywność całego procesu.

• Utrata kontekstu semantycznego: Gdy dokument zostaje podzielony na mniejsze części, istnieje ryzyko, że istotne informacje kontekstowe zostaną rozdzielone lub utracone. Może to prowadzić do błędnych interpretacji i spadku trafności odpowiedzi generowanych przez model.
• Redundancja i powielanie danych: Aby zachować kontekst między fragmentami, często stosuje się nakładanie się treści (overlap), co zwiększa liczbę przetwarzanych danych i może prowadzić do niepotrzebnych powtórzeń.
• Wydajność i koszty operacyjne: Więcej fragmentów oznacza większą liczbę zapytań do modelu i większe zapotrzebowanie na pamięć i moc obliczeniową. Może to wpływać na szybkość działania systemu oraz wzrost kosztów przetwarzania.
• Trudności w ustaleniu optymalnego rozmiaru fragmentów: Zbyt małe fragmenty mogą być nieczytelne lub niezrozumiałe, natomiast zbyt duże mogą przekraczać limity dostępne w modelu. Wyważenie tych proporcji stanowi istotne wyzwanie projektowe.
• Złożoność implementacji logicznej: Integracja odpowiednio pociętych fragmentów z systemami wyszukiwania, indeksowania i odpowiedzi wymaga zaawansowanej logiki, co może zwiększać złożoność systemu i podatność na błędy.

Rozważając implementację strategii fragmentacyjnych w systemach opartych na LLM, konieczne jest uwzględnienie tych ograniczeń oraz ich wpływu na jakość i efektywność całego rozwiązania.

Podsumowanie i przyszłe kierunki rozwoju

Dzielenie dokumentów na mniejsze fragmenty stanowi kluczowy element efektywnego wykorzystania dużych modeli językowych (LLM) w systemach informacji. Pozwala ono na lepsze dopasowanie treści do ograniczeń technicznych modeli, takich jak długość okna kontekstowego, a także zwiększa precyzję odpowiedzi generowanych przez systemy opierające się na przeszukiwaniu i syntetyzowaniu informacji.

Choć podejście to przynosi szereg korzyści, wciąż istnieją wyzwania związane z wyborem odpowiednich strategii fragmentacji, zachowaniem spójności semantycznej oraz minimalizacją utraty kontekstu. W miarę rozwoju technologii LLM i wzrostu możliwości przetwarzania danych, można spodziewać się coraz bardziej zaawansowanych metod automatycznego dzielenia treści, które będą uwzględniały zarówno strukturę językową, jak i specyfikę zadania użytkownika.

Przyszłość tej dziedziny wiąże się również z integracją technik uczenia maszynowego do dynamicznego dopasowywania strategii fragmentacji, co może znacznie poprawić skuteczność systemów wspomagających decyzje, wirtualnych asystentów czy narzędzi do eksploracji wiedzy. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Czym jest Microsoft Copilot i jak współpracuje z Power Automate, SharePoint i Power Apps? 20 lutego 2026

Najczęstsze błędy firm przy wdrażaniu Copilota – jak ich uniknąć? 18 lutego 2026