¿Cómo calcula el evaluador las puntuaciones de calidad?

Utiliza heurísticas locales deterministas que analizan la limpieza de los límites de frase, la concentración de términos clave, la proporción de solape y la desviación del tamaño de los chunks.

¿Este evaluador realiza llamadas a modelos de lenguaje (LLM) o APIs externas?

No, el análisis se ejecuta completamente en local mediante algoritmos offline, lo que garantiza la privacidad del texto y un procesamiento instantáneo.

¿Qué diferencia hay entre el método de división fijo y el basado en frases?

El método fijo corta estrictamente al alcanzar el límite de la unidad, lo que puede romper palabras o frases, mientras que el método por frases alinea los cortes con los puntos finales.

¿Qué unidad de conteo es la más recomendada?

Los tokens (≈) son ideales para alinearse con los límites de contexto de los modelos de embedding, mientras que los caracteres y palabras ofrecen un control más directo del texto.

¿Cómo ayuda el solape de contexto en RAG?

El solape evita que la información importante que se encuentra justo en el límite de un chunk se pierda o quede fragmentada, manteniendo la continuidad semántica.

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Evaluador de calidad de chunks RAG

Evalúa esquemas candidatos de división en chunks RAG para un documento en cuatro métricas — coherencia (límites limpios de frase/párrafo), cobertura (foco temático / concentración de términos clave), salud del solape de contexto y consistencia de tamaño — compara hasta tres esquemas y recomienda el mejor. Heurísticas offline, sin llamadas a modelo.

Detalles

Qué te ayuda a hacer esta herramienta

Un evaluador de chunking RAG para equipos de IA y QA de documentación:

Documento — pega el texto fuente que vas a indexar.
Unidad y método — cuenta chunks en caracteres, palabras o ≈tokens, y divide en tamaño fijo, por frases o por párrafos.
Tres esquemas candidatos — define tamaño y solape para A, B y C.
Puntuación — cada esquema recibe 0–100 en coherencia, cobertura, solape y consistencia; el total es la media.
Recomendación — elige el esquema con mayor puntuación, muestra una tabla comparativa y desglosa los chunks del mejor con anotaciones de límite.

Todas las métricas son heurísticas locales deterministas, sin API ni llamadas a modelo.

Ejecución

Ejecutar esta herramienta

Completa el formulario, ejecuta la herramienta y revisa el resultado en un solo lugar.

Ejecuciones de ejemplo preparadas

Haz clic en un ejemplo para completar el formulario automáticamente. Los archivos aún deben subirse.

2 ejemplos

Comparar tres tamaños de chunk para un doc técnico

Un pasaje técnico corto evaluado con esquemas de 256/512/1024 tokens (por frases, 12,5% de solape) para elegir el mejor.

<div class="rag-wrap"><section class="rag-panel"><h3>🏁 Scorecard</h3>…A / B / C compared, best highlighted…</section></div>

Coherencia: tamaño fijo vs por frases

El mismo documento, método cambiado a tamaño fijo para mostrar la penalización de cortar frases.

<div class="rag-wrap">…best scheme chunks shown with “cut mid-sentence” boundary tags…</div>

Entradas

Las opciones están agrupadas para que los formularios largos sean más fáciles de revisar.

11 opciones

ContenidoPega o escribe los valores principales.1

Texto del documentotextareaObligatorio

AjustesAjusta formatos, rangos, números y modos.10

Unidad de conteoselectOpcionalMétodo de divisiónselectOpcionalEsquema A — tamañonumberObligatorioEsquema A — solapenumberOpcionalEsquema B — tamañonumberObligatorioEsquema B — solapenumberOpcionalEsquema C — tamañonumberObligatorioEsquema C — solapenumberOpcionalVistaselectOpcionalDecimalesnumberObligatorio

Resultado

Listo para ejecutar

Al ejecutar la herramienta, aquí verás archivos, texto, datos estructurados o salida en streaming.

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2. Evaluación de coherencia en división fija vs frases

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