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Évaluateur de qualité de chunks RAG

Évalue les schémas candidats de découpage en chunks RAG d’un document sur quatre métriques — cohérence (frontières propres de phrase/paragraphe), couverture (focalisation thématique / concentration des termes clés), santé du chevauchement de contexte et cohérence des tailles — compare jusqu’à trois schémas et recommande le meilleur. Heuristiques hors ligne, sans appel à un modèle.

html· Résultat HTMLOuvrir l'outil

Démarrage rapide

Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.

cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/ai-rag-chunk-quality-scorer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"document":"Retrieval-augmented generation combines a retriever and a language model. The retriever finds relevant passages in a knowledge base. Chunking strategy strongly affects retrieval quality. Smaller chunks are precise but lose context. Larger chunks carry context but dilute relevance. Overlap between chunks preserves context across boundaries. Evaluate several schemes before indexing.","unit":"tokens","method":"sentence","sizeA":256,"overlapA":32,"sizeB":512,"overlapB":64,"sizeC":1024,"overlapC":128,"renderMode":"comparison","precision":1}'

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Référence de l'API

Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.

Point d'accès

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/ai-rag-chunk-quality-scorer

Paramètres

NomTypeRequisDescription
documenttextareaOui—
unitselectNon—
methodselectNon—
sizeAnumberOui—
overlapAnumberNon—
sizeBnumberOui—
overlapBnumberNon—
sizeCnumberOui—
overlapCnumberNon—
renderModeselectNon—
precisionnumberOui—

Format de réponse

Résultat HTML

JSON
{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Intégration MCP

Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.

Configuration du serveur

Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ai-rag-chunk-quality-scorer": {
      "name": "ai-rag-chunk-quality-scorer",
      "description": "Évalue les schémas candidats de découpage en chunks RAG d’un document sur quatre métriques — cohérence (frontières propres de phrase/paragraphe), couverture (focalisation thématique / concentration des termes clés), santé du chevauchement de contexte et cohérence des tailles — compare jusqu’à trois schémas et recommande le meilleur. Heuristiques hors ligne, sans appel à un modèle.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-rag-chunk-quality-scorer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Lister les outils disponibles

Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :

tools/list
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Appeler cet outil

Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "ai-rag-chunk-quality-scorer",
    "arguments": {
  "document": "Retrieval-augmented generation combines a retriever and a language model. The retriever finds relevant passages in a knowledge base. Chunking strategy strongly affects retrieval quality. Smaller chunks are precise but lose context. Larger chunks carry context but dilute relevance. Overlap between chunks preserves context across boundaries. Evaluate several schemes before indexing.",
  "unit": "tokens",
  "method": "sentence",
  "sizeA": 256,
  "overlapA": 32,
  "sizeB": 512,
  "overlapB": 64,
  "sizeC": 1024,
  "overlapC": 128,
  "renderMode": "comparison",
  "precision": 1
}
  }
}
Chaînez plusieurs outils dans une session avec une liste toolId séparée par des virgules, ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (20 max).

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