Esencialmente, se trata de desglosar contenido de texto grande en partes manejables para optimizar la relevancia del contenido que obtenemos de una base de datos vectorial utilizando LLM. Esto me recuerda a la búsqueda semántica. En este contexto, indexamos documentos llenos de información específica del tema. Si nuestra segmentación se hace correctamente, los resultados de la búsqueda se alinean bien con lo que el usuario está buscando. Pero si nuestros segmentos son demasiado pequeños o demasiado gigantes, podríamos pasar por alto contenido importante o devolver resultados menos precisos. Por lo tanto, es crucial encontrar ese punto dulce para el tamaño del segmento para asegurarnos de que los resultados de la…

Essentially, it’s about breaking down large text content into manageable parts to optimize the relevance of the content we retrieve from a vector database using LLM. This reminds me of semantic search. In this context, we index documents filled with topic-specific information. If our chunking is done just right, the search results align nicely with what the user is looking for. But if our chunks are too tiny or too gigantic, we might overlook important content or return less precise results. Hence, it’s crucial to find that sweet spot for chunk size to make sure search results are spot-on. OpenAIEmbeddings The OpenAIEmbeddings class is a wrapper around OpenAI’s API for…