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Avaliador de qualidade de chunks RAG

Avalia esquemas candidatos de divisão em chunks RAG para um documento em quatro métricas — coerência (limites limpos de frase/parágrafo), cobertura (foco temático / concentração de termos-chave), saúde da sobreposição de contexto e consistência de tamanho — compara até três esquemas e recomenda o melhor. Heurísticas offline, sem chamadas de modelo.

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curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/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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curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/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}'

Nome	Tipo	Obrigatório	Descrição
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