การแบ่งข้อมูล (Chunking) ไม่ใช่แค่การเตรียมข้อมูล แต่คือหัวใจสำคัญของสถาปัตยกรรม RAG

ในโลกของระบบ AI อย่าง Retrieval-Augmented Generation (RAG) หลายคนมักมองข้ามความสำคัญของขั้นตอนเล็กๆ อย่างการแบ่งข้อมูล หรือที่เรียกว่า Chunking ไปอย่างน่าเสียดาย

หลายครั้งมันถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่ของการเตรียมข้อมูลทั่วไป ทั้งที่จริงแล้ว การแบ่งข้อมูลคือหัวใจสำคัญที่กำหนดประสิทธิภาพและคุณภาพของระบบ RAG ทั้งหมดเลยทีเดียว หากขาดการออกแบบที่ดี ระบบ RAG ที่ดูสมบูรณ์แบบก็อาจล้มเหลวได้ง่ายๆ

ปัญหาจากการแบ่งข้อมูลแบบผิวเผิน

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์ที่ระบบ RAG ถูกออกแบบมาอย่างดีเยี่ยม ใช้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ล้ำสมัย และฐานข้อมูลที่ครอบคลุม

แต่กลับให้คำตอบที่ไม่ตรงประเด็นหรือขาดความสมบูรณ์ นั่นเป็นเพราะว่าข้อมูลต้นฉบับถูกหั่นออกเป็นชิ้นๆ อย่างขาดหลักการ ทำให้ความหมายเดิมที่ควรจะเชื่อมโยงกันต้องขาดสะบั้นไป

ตัวอย่างเช่น การกำหนดให้แต่ละชิ้นข้อมูลมีขนาดเท่ากันเป๊ะๆ โดยไม่คำนึงถึงบริบท อาจทำให้ประโยคสำคัญถูกตัดครึ่ง หรือข้อมูลที่อธิบายเรื่องเดียวกันถูกแยกออกจากกัน

เมื่อระบบต้องการดึงข้อมูล คำถามที่ซับซ้อนก็จะไปจับคู่กับชิ้นข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ทำให้ LLM ไม่ได้รับ บริบท (Context) ที่เพียงพอต่อการสร้างคำตอบที่ดีที่สุด

ทำไมการแบ่งข้อมูลจึงเป็นเรื่องของสถาปัตยกรรม?

การแบ่งข้อมูลไม่ควรถูกมองว่าเป็นแค่การ “ซอย” ข้อมูลตามขนาดที่กำหนด แต่เป็นการออกแบบวิธีการจัดเก็บและนำเสนอองค์ความรู้ให้ระบบ RAG สามารถเข้าถึงและทำความเข้าใจได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

มันคือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ว่าเราจะ “จัดระเบียบห้องสมุด” ของเราอย่างไร เพื่อให้การค้นหาหนังสือที่เกี่ยวข้องเป็นไปอย่างราบรื่นและได้ข้อมูลที่ครบถ้วนที่สุด

หากชิ้นข้อมูลเล็กเกินไป ก็จะขาด บริบท

หากชิ้นข้อมูลใหญ่เกินไป ก็อาจมีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องปะปนอยู่มากเกินไป ทำให้การค้นหาไม่แม่นยำ

ดังนั้น การออกแบบ Chunking จึงต้องคำนึงถึงทั้งขนาด ความหมาย และการเชื่อมโยงของข้อมูล

หลักการสำคัญเพื่อการแบ่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

เพื่อให้การแบ่งข้อมูลเป็นไปอย่างชาญฉลาด ต้องพิจารณาหลักการเหล่านี้:

ความสมบูรณ์ของบริบท (Contextual Integrity)

สิ่งสำคัญที่สุดคือการรักษาสภาพ บริบท ของข้อมูลไว้ ชิ้นข้อมูลแต่ละชิ้นควรมีความหมายในตัวเองและให้ข้อมูลที่เพียงพอโดยไม่ต้องไปดึงชิ้นอื่นมาประกอบเพิ่ม

หลีกเลี่ยงการตัดประโยคหรือย่อหน้าที่สำคัญออกจากกัน การเก็บย่อหน้าหรือส่วนของเอกสารที่เกี่ยวข้องกันไว้ในชิ้นเดียวจะช่วยให้ LLM เข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้นมาก

การเชื่อมโยงเชิงความหมาย (Semantic Cohesion)

การจัดกลุ่มข้อมูลควรคำนึงถึงความหมายเป็นหลัก ไม่ใช่แค่ขนาดตัวอักษร หากเนื้อหาหลายประโยคพูดถึงเรื่องเดียวกัน ก็ควรจะอยู่ด้วยกันในชิ้นข้อมูลเดียว

เทคนิคนี้ช่วยให้เมื่อ การดึงข้อมูล (Retrieval) เกิดขึ้น ระบบจะได้รับชิ้นข้อมูลที่เชื่อมโยงทางความหมายอย่างแน่นแฟ้น

เทคนิคการแบ่งข้อมูลขั้นสูง

นอกจากการแบ่งตามขนาดแบบพื้นฐานแล้ว ยังมีเทคนิคอื่นๆ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้:

Recursive Chunking: เป็นการแบ่งข้อมูลแบบวนซ้ำ เริ่มจากแบ่งเอกสารขนาดใหญ่เป็นส่วนๆ จากนั้นจึงค่อยๆ แบ่งแต่ละส่วนย่อยลงไปอีก ชิ้นข้อมูลที่ได้จะมีหลายระดับ ทำให้สามารถดึงข้อมูลได้ทั้งแบบกว้างๆ และแบบละเอียด
Overlap (การซ้อนทับกัน): การให้แต่ละชิ้นข้อมูลมีส่วนที่ซ้อนทับกับชิ้นข้อมูลถัดไปเล็กน้อย ช่วยป้องกันการสูญเสีย บริบท ที่อาจเกิดขึ้นบริเวณรอยต่อของชิ้นข้อมูล
Metadata (ข้อมูลเมตา): การเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับชิ้นข้อมูล เช่น แหล่งที่มา ผู้เขียน วันที่ หรือหัวข้อหลักลงไปในแต่ละชิ้นข้อมูล ช่วยให้ระบบ การดึงข้อมูล สามารถกรองและจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

การปรับแต่งอย่างต่อเนื่องคือกุญแจ

ไม่มีสูตรสำเร็จตายตัวสำหรับการแบ่งข้อมูลที่ดีที่สุด แต่ละระบบและแต่ละประเภทข้อมูลอาจต้องการกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน

การทดลอง การปรับแต่ง และการวัดผลอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อค้นหาวิธีการแบ่งข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับระบบ RAG ของเรา

การลงทุนเวลาและความพยายามในการออกแบบ Chunking อย่างรอบคอบ จะส่งผลให้ระบบ RAG ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด LLM สามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำ มีความหมาย และเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้งานอย่างแท้จริง