Hướng dẫn tối ưu kích thước chunk trong RAG lý tưởng

Trong các hệ thống RAG, việc chia nhỏ tài liệu (chunking) là bước tiền xử lý phổ biến. Tuy nhiên, nếu bạn chọn chunk_size quá nhỏ hoặc chunk_overlap quá lớn/nhỏ, bạn rất dễ mất ngữ cảnh hoặc tốn tài nguyên và làm giảm độ chính xác. Trong bài viết này, Bizfly sẽ hướng dẫn bạn cách tối ưu kích thước chunk trong RAG chính xác từ thiết lập kịch bản thử nghiệm, đánh giá kết quả, đến các mẹo tối ưu để bạn có thể áp dụng ngay cho hệ thống của mình.

Tại sao việc chọn kích thước chuck lại quan trọng?

Trong các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) hay các pipeline xử lý văn bản như Semantic Search, Question Answering, hoặc AI Agent có trí nhớ dài hạn, việc chia tài liệu thành các “chunk” nhỏ là bước không thể thiếu.

Chunk là những đoạn văn bản được tách ra từ tài liệu gốc thường tính theo đơn vị token từ hoặc câu nhằm phục vụ cho việc lưu trữ vector embedding và truy xuất nhanh hơn.

• Nếu bạn chia chunk quá nhỏ → hệ thống dễ mất ngữ cảnh quan trọng.
• Nếu bạn chia chunk quá lớn → chi phí embedding tăng, đồng thời model có thể bị “nhiễu ngữ cảnh” (context dilution).

Điều đó có nghĩa là chunk_size và chunk_overlap ảnh hưởng trực tiếp đến:

• Độ chính xác khi truy xuất (retrieval accuracy)
• Khả năng hiểu ngữ cảnh của LLM
• Hiệu năng và chi phí vận hành hệ thống

Do vậy, để tối ưu mô hình RAG hay bất kỳ hệ thống AI nào có thành phần vector search, bạn cần thực hiện thử nghiệm có kiểm soát để tìm ra kích thước chunk lý tưởng cho dữ liệu của mình.

Khái niệm về Chunk_size và Chunk_overlap

Chunk_size – kích thước đoạn văn bản

Đây là số lượng token (hoặc ký tự, từ) trong một đoạn nhỏ được tạo ra từ tài liệu gốc.

• Chunk_size quá nhỏ (
• Chunk_size quá lớn (>1.000 token): Dù giữ được ngữ cảnh, nhưng embedding bị “nhiễu” vì chứa nhiều chủ đề con; đồng thời chi phí truy vấn tăng do khối lượng dữ liệu lớn.

Chunk_overlap – mức độ chồng lấn giữa các chunk

Chunk_overlap cho phép phần cuối của một chunk “giao nhau” với phần đầu của chunk tiếp theo, tránh việc cắt rời ý quan trọng.

Ví dụ:
chunk_size = 800, overlap = 100
→ Chunk 1: token 0–800
→ Chunk 2: token 700–1.500

Nếu overlap quá nhỏ (0–10 token), mô hình có thể “quên” ngữ cảnh giữa các đoạn; nhưng nếu overlap quá lớn (200–400 token), tài nguyên xử lý và lưu trữ tăng không cần thiết.

Thiết kế thí nghiệm xác định cấu hình chunk tối ưu

Thay vì chọn giá trị ngẫu nhiên, bạn nên thiết kế thí nghiệm thực nghiệm (empirical experiment) có quy trình rõ ràng:

Bước 1: Chuẩn bị tập dữ liệu

1. Nguồn dữ liệu: Chọn tập văn bản tương ứng với loại nội dung bạn sẽ dùng trong RAG (VD: tài liệu kỹ thuật, tin tức, hướng dẫn sản phẩm…).

2. Quy mô: Cần ít nhất 10–20 tài liệu, độ dài trung bình 2.000–10.000 token mỗi tài liệu.
3. Truy vấn kiểm thử (query set): Chuẩn bị 50–100 câu hỏi hoặc câu truy vấn (query) liên quan đến nội dung tài liệu. Mỗi câu truy vấn nên có ground truth, tức là bạn biết chắc nó nên lấy thông tin từ đoạn nào.

Bước 2: Xác định các tổ hợp giá trị thử nghiệm

Chọn danh sách các giá trị để thử:

Mỗi tổ hợp sẽ được áp dụng lên toàn bộ tập dữ liệu để tạo ra các phiên bản chunk khBước 3: Tạo embedding và thực hiện truy xuất

Bước 3: Tạo embedding và thực hiện truy xuất

Sử dụng công cụ LangChain, LlamaIndex, hoặc Haystack để:

1. Chunk văn bản theo từng cấu hình.
2. Sinh embedding và lưu trong vector database (VD: Chroma, Pinecone, FAISS).
3. Thực hiện truy xuất top-k (VD: k=3 hoặc 5) cho mỗi query.
4. So sánh kết quả với ground truth để tính:

• Precision (độ chính xác)
• Recall (độ bao phủ)
• F1 Score (độ cân bằng)
• MAP (Mean Average Precision) nếu có nhiều câu hỏi.

Bước 4: Đánh giá và phân tích kết quả

Kết quả được tổng hợp vào bảng so sánh như sau:

Từ kết quả này, có thể thấy: cấu hình chunk_size = 800, overlap = 100–200 đạt hiệu suất tốt nhất giữa độ chính xác và chi phí.

Bước 5: Kiểm thử chéo và xác nhận

Sau khi xác định cấu hình tối ưu, hãy áp dụng nó lên bộ dữ liệu mới (out-of-sample) để kiểm chứng xem hiệu suất có còn ổn định không. Nếu độ chính xác giảm nhiều, có thể bạn đã “overfit” cho tập cũ → cần tinh chỉnh lại.

Chiến lược nâng cao để tối ưu chunk hiệu quả hơn

Chunk theo ngữ nghĩa (Semantic Chunking)

Thay vì cắt theo số token, dùng mô hình embedding hoặc sentence transformer để nhóm các câu có ý nghĩa tương tự nhau thành một chunk.

• Ưu điểm: Giữ nguyên ngữ cảnh tự nhiên của văn bản. Và giảm thiểu việc cắt rời thông tin quan trọng.
• Nhược điểm: Tốn thêm bước tính toán tương đồng nội dung.

Chunk theo cấu trúc tài liệu

Ví dụ: chia theo tiêu đề (heading), mục nhỏ, danh sách hoặc đoạn văn có dấu chấm câu rõ ràng. Cách này hữu ích với tài liệu kỹ thuật hoặc hướng dẫn sản phẩm, nơi cấu trúc logic rất quan trọng.

Kỹ thuật Sliding Window

Giữ chunk_size cố định nhưng cho phép cửa sổ di chuyển có độ chồng nhất định.

Ví dụ:
chunk_size = 800
step = 600 (tức overlap = 200) → Mỗi lần cửa sổ di chuyển 600 token, tạo thành chuỗi chunk có vùng giao nhau 200 token.

Kỹ thuật này giúp duy trì ngữ cảnh mượt hơn giữa các đoạn.

Theo dõi log và tự điều chỉnh động (Adaptive Chunking)

Nếu bạn đang triển khai RAG hoặc Chatbot AI trong môi trường thực tế, có thể xây một pipeline tự động theo dõi:

• số lần chunk bị bỏ qua
• tần suất truy xuất sai
• độ dài trung bình văn bản
• chi phí xử lý embedding

Hệ thống có thể tự điều chỉnh chunk_size & overlap dựa trên thống kê đó để đạt hiệu năng tốt nhất.

Kết hợp nhiều chiến lược

Ví dụ:
Chunk theo ngữ nghĩa trước → cắt thêm theo token để đảm bảo giới hạn kỹ thuật của embedding model.
Hoặc
Chunk theo heading → áp dụng overlap động (nhiều hơn ở phần mô tả, ít hơn ở phần liệt kê).

Code mẫu minh họa thí nghiệm

def chunk_text(text, chunk_size, overlap):
    chunks = []
    start = 0
    while start         end = min(start + chunk_size, len(text))
        chunks.append(text[start:end])
        start += chunk_size - overlap
    return chunks

configs = [(200,50),(400,100),(800,100),(800,200),(1200,200)]
results = []

for cs, ov in configs:
    all_chunks = [chunk_text(doc, cs, ov) for doc in documents]
    vector_db = build_vector_db(all_chunks)
    metrics = evaluate_retrieval(vector_db, queries, ground_truth)
    results.append({"chunk_size": cs, "overlap": ov, **metrics})

best = max(results, key=lambda r: r['F1'])
print("Cấu hình tốt nhất:", best)

Phân tích kết quả & lựa chọn cấu hình cuối cùng

Dựa trên bảng kết quả, bạn có thể:

• Dùng heatmap hoặc biểu đồ 3D để quan sát mối tương quan giữa chunk_size, overlap và accuracy.
• Tính thêm chi phí trung bình mỗi truy vấn (số token × thời gian) để tìm ra điểm cân bằng.

Ví dụ:

• Nếu accuracy tăng 2% nhưng chi phí tăng 50%, cấu hình đó không đáng chọn.
• Ngược lại, nếu accuracy tăng 10% với chi phí tăng nhẹ 10–15%, có thể chấp nhận.

Các sai lầm phổ biến khi tối ưu chunk

Gợi ý thực hành cho từng loại dự án

Kết luận

Việc tối ưu kích thước chunk và mức overlap là một trong những yếu tố quyết định đến hiệu suất và độ chính xác của hệ thống RAG hay bất kỳ pipeline xử lý ngôn ngữ nào có bước truy xuất dữ liệu. Qua quá trình thực nghiệm từ thiết lập bộ dữ liệu, chọn cấu hình, đánh giá hiệu năng đến phân tích chi phí, bạn có thể xác định được cấu hình chunk_size và overlap lý tưởng nhất cho từng loại tài liệu.