O que são “chunks” em IA Generativa? Entenda com exemplos práticos

Quando falamos de IA Generativa, como o ChatGPT ou outros modelos que escrevem textos, respondem perguntas ou resumem conteúdos, existe um conceito muito importante nos bastidores: os chunks.

Mas afinal, o que são esses “chunks”? E por que eles são tão importantes, especialmente quando usamos IA com bases de conhecimento? Vou tentar te explicar de forma simples.

Chunk significa literalmente “pedaço” ou “bloco”. Em IA, especialmente no uso de modelos de linguagem, um chunk é um trecho de texto recortado de um conteúdo maior, como um documento, manual, artigo ou base de dados.

Exemplo prático:

Imagine que você tem um PDF com 100 páginas sobre um produto. Em vez de tentar passar o conteúdo inteiro para a IA de uma vez (o que não cabe na memória do modelo), esse documento é dividido em vários pedaços menores, como parágrafos ou blocos de 300 palavras. Cada pedaço é um chunk.

Eles são essenciais no uso de RAG – Retrieval-Augmented Generation, um método que torna a IA mais inteligente e precisa.

Como o RAG funciona com chunks:

1. Divisão: O conteúdo é dividido em vários chunks.

2. Indexação: Cada chunk é transformado em um vetor (um tipo de representação matemática do conteúdo).

3. Busca: Quando você faz uma pergunta, a IA procura nos vetores os chunks mais parecidos com a sua pergunta.

4. Geração: Os chunks relevantes são colocados dentro do prompt, e a IA gera a resposta com base nessas informações.

Agora vamos tentar um exemplo pratico. Imagine uma empresa que quer usar IA para responder dúvidas dos clientes com base no conteúdo do site, manuais e políticas internas.

Antes da IA com chunks:

A IA “chutava” respostas ou alucinava porque não sabia os detalhes da empresa.

Depois do uso de chunks + RAG:

O conteúdo foi dividido em chunks.

Quando o cliente pergunta: “Posso cancelar minha assinatura a qualquer momento?”,

A IA busca o chunk exato da política de cancelamento.

A resposta é gerada com base nessa informação real.

Resultado: mais precisão, menos erros e melhor experiência para o usuário.

Ou seja, esse processo evita alucinações (respostas erradas ou inventadas).

Torna a IA escalável com grandes volumes de informação.

Mantém o contexto relevante mesmo com limitações de memória do modelo.

Facilita atualizações, pois você pode substituir apenas os chunks alterados.

Conclusão

Os chunks são como tijolos de informação. Ao quebrar um conteúdo grande em pedaços menores, a IA consegue encontrar com precisão o que importa para responder melhor. Isso é a base do sucesso de aplicações com RAG, que combinam busca inteligente com geração de linguagem natural.

Se você quer aplicar IA generativa no seu negócio, entender e trabalhar com chunks é o primeiro passo para ter respostas precisas, confiáveis e escaláveis.

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