Uma abordagem mais eficaz é a chunkagem de texto semântica, que envolve a identificação de partes coherentes de um documento e a criação de chunkes (blocos de texto) com base nelas. Para isso, é possível utilizar pacotes como o Semantic Text Splitter, que foi demonstrado em um vídeo recente.
No vídeo, o apresentador mostra como instalar e utilizar o pacote Semantic Text Splitter em Python, ao lado do pacote Langchain. Ele também compara a abordagem padrão com o pacote Langchain com a abordagem semântica utilizando o Semantic Text Splitter.
A principal diferença entre as duas abordagens é que a abordagem padrão divide o texto em chunks fixos, independentemente do conteúdo, enquanto a abordagem semântica procura criar chunks que abrangam sentenças ou tópicos completos, tornando assim os embeddings mais precisos e relevantes.
Com a abordagem semântica, é possível criar embeddings mais precisos e relevantes para análise de texto. Além disso, o pacote Semantic Text Splitter pode ser facilmente integrado com o pacote Langchain para criar embeddings avançados.
Em resumo, a chunkagem de texto semântica é uma abordagem mais eficaz do que a abordagem padrão para criar embeddings precisos e relevantes. Ao considerar o conteúdo e o significado do texto, é possível criar representações vetoriais mais precisa e melhorar a análise de texto.