Guide des paramètres RAG : “Chunk Size” et “Chunk Overlap”

Comprendre le “Chunk Size” et le “Chunk Overlap” pour une approche RAG efficace

Comment bien choisir ses paramètres de découpage de texte pour l’IA générative, le NLP, et la recherche d’informations, en utilisant notamment LangChain et n8n ?

Dans le monde du traitement de texte automatisé (NLP), du machine learning et particulièrement dans les approches de Retrieval Augmented Generation (RAG), on doit souvent découper un document en plusieurs segments plus ou moins longs. Cette opération, que l’on appelle communément le “text splitting” ou “découpage de texte”, est au cœur de nombreuses tâches, comme la classification, la recherche sémantique, la génération de réponses (Q&A) ou encore le summarization.

Deux paramètres cruciaux entrent alors en jeu :

1. Le Chunk Size (taille d’un segment)
2. Le Chunk Overlap (recouvrement entre deux segments consécutifs)

Le but de cet article est de vous aider à comprendre ces deux paramètres, à en saisir toutes les facettes, et à découvrir comment les régler pour différentes situations. Nous utiliserons, à titre d’exemple, le module RecursiveCharacterTextSplitter de la bibliothèque LangChain, ou l’outil Recursive Character Text Splitter dans n8n, très populaire pour les applications RAG, mais les principes exposés sont valables dans nombre d’autres contextes.

Pourquoi découper le texte ?

Le découpage de texte répond à plusieurs finalités :

1. Faciliter le traitement : Les modèles de NLP et d’IA ont souvent une capacité limitée quant au nombre de tokens qu’ils peuvent gérer en entrée (on parle parfois de “context window”). Découper le texte en segments évite de dépasser ces limites.
2. Améliorer la pertinence de la recherche : Dans une approche RAG, on extrait des informations de larges volumes de texte pour ensuite les injecter dans un modèle génératif. Des chunks bien paramétrés permettent de retrouver plus rapidement et plus précisément la partie du texte qui répond à la question.
3. Contrôler la granularité de l’analyse : Selon la tâche, on peut vouloir étudier les détails (caractères, mots, petites phrases) ou, au contraire, extraire un sens global (paragraphes, grandes sections).

Le Chunk Size : Qu’est-ce que c’est ?

Le Chunk Size (ou taille de segment) correspond au nombre maximum de caractères (ou de tokens, selon la configuration) autorisés dans un seul segment.

• Un Chunk Size petit implique plus de segments, donc une vue plus détaillée du texte.
  • Exemple : analyser un texte pour de la détection de fautes d’orthographe ou de grammaire (il est souvent plus pertinent de travailler sur de petites unités).
  • Avantage : très granulaire, facilite la recherche des plus petits indices dans le texte.
  • Inconvénient : on perd du contexte global si on coupe trop finement.
• Un Chunk Size grand génère moins de segments, donc une vue plus holistique du document.
  • Exemple : résumer de larges documents, analyser la structure globale d’un article scientifique.
  • Avantage : on préserve davantage de contexte dans chaque segment.
  • Inconvénient : risque de dépasser la limite de tokens d’un modèle, ou de noyer des indices importants dans une section trop longue.

Exemple illustratif

Imaginons que l’on possède le texte suivant :

"Le chat dort sur le canapé. Il a l’air paisible, mais il écoute attentivement tout ce qui se passe autour de lui."

• Avec un Chunk Size de 10 caractères, on produira des découpages plus nombreux (chaque chunk fera 10 caractères max.).
• Avec un Chunk Size de 50 caractères, on aura moins de morceaux, chacun contenant bien plus de contenu.

Le Chunk Overlap : Pourquoi recouvrir les segments ?

Le Chunk Overlap est le nombre de caractères (ou tokens) qui se recouvrent entre deux segments successifs. Son objectif est de conserver le contexte entre les différentes parties du texte.

• Un Overlap élevé favorise la continuité contextuelle (les segments se chevauchent davantage).
  • Exemple : on veut capter la transition entre deux phrases, pour du résumé de texte ou de la traduction automatique.
  • Avantage : on évite la perte de sens d’une phrase coupée entre deux chunks.
  • Inconvénient : plus de redondance, donc plus de traitements répétés et potentiellement un volume de données à traiter plus important.
• Un Overlap faible (voire nul) signifie moins de répétition dans les segments.
  • Exemple : on fait de la classification de mots-clés simples.
  • Avantage : on économise en ressources de calcul.
  • Inconvénient : on peut perdre la liaison logique entre deux chunks.

Différentes méthodes de découpage

Le “Chunk Size” et le “Chunk Overlap” agissent souvent de concert avec la méthode de découpage choisie :

1. Character-based splitting : on coupe le texte en fonction des caractères.
   • Utile pour des analyses très fines, comme la détection de fautes ou la génération de code.
   • Exemple : “Bonjour” → [“B”, “o”, “n”, “j”, “o”, “u”, “r”]
2. Word-based splitting : on segmente selon les mots.
   • Souvent préféré pour du NLP standard, car il correspond de près à notre langage naturel.
   • Exemple : “Le chat dort.” → [“Le”, “chat”, “dort.”]
3. Sentence-based splitting : on scinde par phrase.
   • Pratique pour du résumé, de la traduction automatique, ou dès lors qu’on veut des unités de sens cohérentes.
   • Exemple : “Le chat dort sur le canapé. Il est calme.” → [“Le chat dort sur le canapé.”, “Il est calme.”]

Le “Recursive Text Splitter” dans LangChain

La bibliothèque LangChain propose un module spécifique : RecursiveCharacterTextSplitter. Ce module va, par défaut, essayer de découper le texte à un certain niveau (par ex. paragraphe), puis descendre dans la granularité (phrase, mot, caractère) si nécessaire. Ainsi, si votre chunk dépasse la taille maximale fixée, il réapplique un découpage plus fin jusqu’à obtenir des segments conformes à vos paramètres.

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text = "Ceci est un exemple de texte à découper."
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
chunks = splitter.split_text(text)

for chunk in chunks:
    print(chunk)

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Dans cet exemple, sans réglages particuliers, le splitter va découper en petits morceaux selon sa logique récursive.

Cas pratiques pour choisir vos paramètres

1. Vue fine (Fine-grained view)

• Objectif : Identifier des mots-clés, faire de la détection de fautes, ou toute tâche demandant une forte granularité.
• Paramètres recommandés :
  • Chunk Size : Petit (quelques caractères à quelques mots).
  • Chunk Overlap : Plutôt faible, voire nul, si on ne craint pas la perte de contexte.

Exemple de code :

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# On définit un chunk size de 1 (un seul caractère ou token possible)
# et un chunk overlap de 0 (pas de recouvrement).
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1,
    chunk_overlap=0
)

text = "Ceci est un texte court."
chunks = splitter.split_text(text)

for chunk in chunks:
    print(chunk)

Ici, chaque caractère ou token devient un segment à part entière. Idéal pour l’inspection détaillée mais moins adapté si on veut conserver des phrases entières.

2. Vue globale (Holistic view)

• Objectif : Comprendre le sens général du texte, générer des résumés, faire de la traduction ou des tasks de Q&A.
• Paramètres recommandés :
  • Chunk Size : Grand (plusieurs phrases, voire des paragraphes).
  • Chunk Overlap : Moyen ou élevé, afin de maintenir la cohérence entre segments.

Exemple de code :

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# On définit un chunk size de 100 (jusqu’à 100 caractères par segment)
# et un chunk overlap de 20 pour garder du contexte.
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=20
)

text = """Le chat dort sur le canapé. Il a l’air paisible, mais il écoute 
attentivement tout ce qui se passe autour de lui. Les oiseaux chantent dehors."""
chunks = splitter.split_text(text)

for chunk in chunks:
    print(chunk)

Ainsi, les segments seront plus longs, contenant plusieurs phrases si possible, et partageront 20 caractères de recouvrement. C’est typiquement mieux pour la synthèse ou la compréhension globale.

Lien avec le RAG (Retrieval Augmented Generation)

Dans une approche RAG, l’idée est de :

1. Indexer vos documents découpés en chunks pour pouvoir les rechercher rapidement.
2. Récupérer (retrieve) les segments les plus pertinents par rapport à une requête.
3. Augmenter (augment) un modèle génératif (GPT, par exemple) avec ces informations externes pour générer une réponse plus précise.

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Les paramètres Chunk Size et Chunk Overlap influencent donc directement :

• La précision de la recherche (retrouver le bon segment).
• La qualité du contexte fourni à votre modèle (si les segments sont trop petits ou trop grands, vous risquez de manquer d’informations ou d’inclure du contenu non pertinent).

Exemple :

• Si votre chunk size est trop petit et votre overlap quasi inexistant, vous pourriez ne récupérer qu’une partie de phrase, ce qui n’aidera pas beaucoup le modèle à répondre.
• À l’inverse, si vous avez un énorme chunk size (plusieurs milliers de caractères), vous risquez de donner trop d’informations au modèle, ou de dépasser sa fenêtre de contexte, ce qui peut entraîner des réponses moins fiables ou des coûts de calcul inutiles.

Conseils pratiques

1. Expérimentez !
   • Il n’existe pas de réglage unique valable pour tous les cas. Faites des tests avec différentes valeurs pour le chunk size et le chunk overlap, puis mesurez l’impact sur les performances (qualité des résultats, temps de calcul, coût).
2. Adaptez-vous à la structure du texte
   • Un texte très structuré (code, fichiers HTML) peut nécessiter de plus gros chunks pour garder la cohérence.
   • Un roman ou un article de blog, au contraire, peut être traité par un découpage plus “naturel” basé sur les phrases ou les paragraphes.
3. Gardez un œil sur la longueur maximum supportée par votre modèle
   • Si vous utilisez un grand modèle de langage (type GPT), vérifiez le nombre maximum de tokens qu’il peut gérer. Ajustez ensuite votre chunk size pour que, même en ajoutant la question et des métadonnées, vous ne dépassiez pas cette limite.
4. Pensez au recouvrement pour les tâches complexes
   • Pour des tâches nécessitant un enchaînement logique entre les phrases (ex. résumé, traduction), veillez à ce que le chunk overlap soit suffisant pour qu’une phrase coupée apparaisse dans deux segments contigus.
5. Soyez cohérent
   • Utilisez les mêmes paramètres à travers votre pipeline (indexation et recherche) pour éviter les décalages inattendus. Si vous modifiez le chunk size après avoir indexé vos documents, vos index ne correspondront plus aux mêmes segments.

Conclusion

Le choix du Chunk Size et du Chunk Overlap est primordial pour toute application de NLP, de machine learning, ou de RAG. Il n’existe pas de “meilleure” configuration universelle : tout dépend du contexte et de vos objectifs (analyse fine vs compréhension globale, optimisation du coût vs conservation du contexte, etc.).

En résumé :

• Chunk Size détermine la granularité de votre découpage : plus il est petit, plus la vue est fine ; plus il est grand, plus vous préservez l’ensemble du contexte.
• Chunk Overlap permet de préserver la continuité entre les segments successifs : plus il est élevé, moins vous risquez de perdre le fil, mais plus vous multipliez la quantité de contenu à traiter de manière redondante.

N’oubliez pas : la meilleure approche consiste toujours à tester différentes valeurs et à évaluer les performances en fonction de vos besoins. Ainsi, vous trouverez la configuration optimale pour mener à bien vos projets d’analyse de texte, de génération de réponses (Q&A), de résumé, ou toute autre tâche liée à la compréhension du langage naturel.

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Bon découpage de texte et bonne exploration !