AI Tools

Оценщик качества чанков RAG

Оценивает схемы разбиения на чанки RAG по четырём метрикам — связность (чистые границы предложений/абзацев), покрытие (тематический фокус / концентрация ключевых терминов), качество перекрытия контекста и Consistency размеров — сравнивает до трёх схем и рекомендует лучшую. Только локальные эвристики, без вызовов модели.

html· HTML-результатОткрыть инструмент

Быстрый старт

Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.

cURL

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

Обзор инструментов

AI Tools

Оценщик качества чанков RAG

html· HTML-результатОткрыть инструмент

Быстрый старт

Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.

cURL

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

Имя	Тип	Обязательный	Описание
document	textarea	Да	—
unit	select	Нет	—
method	select	Нет	—
sizeA	number	Да	—
overlapA	number	Нет	—
sizeB	number	Да	—
overlapB	number	Нет	—
sizeC	number	Да	—
overlapC	number	Нет	—
renderMode	select	Нет	—
precision	number	Да	—

{ "mcpServers": { "elysiatools-ai-rag-chunk-quality-scorer": { "name": "ai-rag-chunk-quality-scorer", "description": "Оценивает схемы разбиения на чанки RAG по четырём метрикам — связность (чистые границы предложений/абзацев), покрытие (тематический фокус / концентрация ключевых терминов), качество перекрытия контекста и Consistency размеров — сравнивает до трёх схем и рекомендует лучшую. Только локальные эвристики, без вызовов модели.", "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-rag-chunk-quality-scorer", "command": "", "args": [], "env": {}, "isActive": true, "type": "sse" } } }

{ "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 } } }

Оценщик качества чанков RAG

Быстрый старт

Оценщик качества чанков RAG

Быстрый старт

Справочник API

Endpoint

Параметры

Формат ответа

Интеграция MCP

Конфигурация сервера

Получить список инструментов

Вызвать этот инструмент