В базе знаний каждый длинный документ представлен одним эмбеддингом, и поиск часто не находит ответ, хотя нужный абзац точно есть внутри документа. Объясните механизм этой ошибки и способ изменить индексацию, чтобы повысить полноту поиска.

Question

Accepted Answer

Один вектор длинного документа смешивает смыслы разных разделов: сигнал конкретного абзаца «размывается» общим содержанием. Кроме того, текст может быть обрезан лимитом токенов модели, и нужный фрагмент вовсе не попадёт в эмбеддинг. Обычно документ делят на смысловые чанки с небольшим перекрытием и индексируют эмбеддинг каждого чанка вместе со ссылкой на исходный документ. Тогда запрос сопоставляется с локальным фрагментом, а в ответ можно вернуть найденный чанк и его контекст; это повышает полноту, но увеличивает размер индекса и риск дубликатов в выдаче.