{"id":27507,"date":"2023-06-26T07:21:54","date_gmt":"2023-06-26T07:21:54","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/chunking-erklaert\/"},"modified":"2023-06-27T03:22:03","modified_gmt":"2023-06-27T03:22:03","slug":"chunking-erklaert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/de\/blog\/chunking-erklaert\/","title":{"rendered":"Wie generiert Cody Antworten aus Ihren Dokumenten?"},"content":{"rendered":"

Wenn Sie mit Cody anfangen, kann es sein, dass Sie entt\u00e4uscht oder entmutigt sind, weil Cody nicht die erwarteten Antworten liefert. In diesem kurzen Blog werden wir nicht n\u00e4her darauf eingehen, wie Sie Cody verwenden sollten, aber wir werden Ihnen eine grobe Vorstellung davon geben, wie Cody Ihre Dokumente verwendet, um Antworten zu generieren, damit Sie den Generierungsprozess besser verstehen und mit ihm experimentieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Zwei Hauptfaktoren beeinflussen haupts\u00e4chlich die Generierung von Reaktionen auf Ihre Dokumente:<\/p>\n

    \n
  1. Chunking<\/strong><\/li>\n
  2. Kontext-Fenster<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Diese beiden Begriffe, Chunking und Kontextfenster, sind miteinander verkn\u00fcpft. Eine einfache Analogie l\u00e4sst sich ziehen, wenn man die Erzeugung von Reaktionen mit dem Kochen von Speisen vergleicht. Die St\u00fccke k\u00f6nnen als die einzelnen Gem\u00fcsest\u00fccke gesehen werden, die Sie schneiden, w\u00e4hrend das Kontextfenster die Gr\u00f6\u00dfe des Kochgeschirrs darstellt. Es ist wichtig, das Gem\u00fcse in optimal gro\u00dfe St\u00fccke zu schneiden, um den Gesamtgeschmack zu verbessern, und ein gr\u00f6\u00dferes Kochgeschirr erm\u00f6glicht es, mehr Gem\u00fcsest\u00fccke hinzuzuf\u00fcgen.<\/p>\n

    Was ist Chunking?<\/h2>\n

    Einfach ausgedr\u00fcckt bedeutet Chunking die Aufteilung von Inhalten in \u00fcberschaubare Teile, um den Speicher effizient zu nutzen. Wenn Sie unsere Blogs<\/a> gelesen haben, wissen Sie vielleicht, dass Modelle wie GPT betr\u00e4chtliche Ressourcen ben\u00f6tigen, und um die Beschr\u00e4nkungen des Kontextfensters zu bew\u00e4ltigen, setzen wir mehrere Verfahren wie Chunking ein.<\/p>\n

    Das Chunking ist ein Prozess, der nach dem Hochladen der Dokumente in Cody durchgef\u00fchrt wird. Das Dokument wird in mehrere Teile (Chunks) unterteilt, wobei jeder Chunk einen relevanten Umgebungskontext enth\u00e4lt. Diesen Chunks werden dann zur leichteren Berechnung numerische Tags zugewiesen, was als Einbettung bezeichnet wird. Es ist wichtig, die optimale Chunk-Gr\u00f6\u00dfe zu finden. Eine kleinere St\u00fcckgr\u00f6\u00dfe verringert die Kontextrelevanz, w\u00e4hrend eine gr\u00f6\u00dfere St\u00fcckgr\u00f6\u00dfe zu mehr Rauschen f\u00fchrt. Der Chunking-Algorithmus von Cody passt die Chunk-Gr\u00f6\u00dfe dynamisch an die vom Benutzer festgelegte Token-Verteilung an.<\/p>\n

    Wie wirkt sich das Kontextfenster auf die Bot-Antworten aus?<\/strong><\/h2>\n

    Die Qualit\u00e4t der Bot-Antworten wird durch verschiedene Faktoren beeinflusst, z. B. durch die Pers\u00f6nlichkeit der Eingabeaufforderung, die Relevanzbewertung usw. Auch das Kontextfenster des Modells spielt eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Qualit\u00e4t. Das Kontextfenster bezieht sich auf die Textmenge, die ein LLM (Language Model) in einem einzigen Aufruf verarbeiten kann. Da Cody Einbettungen und Kontextinjektion verwendet, um Antworten mit OpenAI-Modellen zu generieren, erm\u00f6glicht ein gr\u00f6\u00dferes Kontextfenster eine gr\u00f6\u00dfere Datenaufnahme durch das Modell bei jeder Anfrage.<\/p>\n

    \ud83d\udca1 Jede Abfrage (\u2264 Kontextfenster)<\/strong> = Bot-Pers\u00f6nlichkeit + Wissensbrocken + Verlauf + Benutzereingabe + Antwort<\/p><\/blockquote>\n

    Kontextfenster der verschiedenen Modelle:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. GPT-3.5:<\/strong> 4096 Token (\u22483500 W\u00f6rter)<\/li>\n
    2. GPT-3.5 16K:<\/strong> 16000 Token (\u224813000 W\u00f6rter)<\/li>\n
    3. GPT-4:<\/strong> 8000 Token (\u22487000 W\u00f6rter)<\/li>\n<\/ol>\n

      Je gr\u00f6\u00dfer das Kontextfenster ist, desto gr\u00f6\u00dfer ist der Anteil der einzelnen Parameter, einschlie\u00dflich Pers\u00f6nlichkeit, Chunks, Verlauf, Eingabe und Antwort. Dieser erweiterte Kontext bef\u00e4higt den Bot, relevantere, koh\u00e4rentere und kreativere Antworten zu geben.<\/p>\n

      Die neueste Erg\u00e4nzung von Cody erm\u00f6glicht es den Benutzern, Dokumentzitate zu \u00fcberpr\u00fcfen, indem sie auf den Dokumentnamen am Ende der Antworten klicken. Diese Zitate entsprechen den durch die semantische Suche ermittelten Chunks. Cody bestimmt den Chunk-Schwellenwert f\u00fcr den Kontext auf der Grundlage der vom Benutzer festgelegten Relevanzbewertung. Wenn der Benutzer einen hohen Relevanzwert festlegt, verwendet Cody nur die Teile, die einen vordefinierten Schwellenwert \u00fcberschreiten, als Kontext f\u00fcr die Generierung der Antwort.<\/p>\n

      Beispiel<\/h2>\n

      Ausgehend von einem vordefinierten Grenzwert von 90 % f\u00fcr eine hohe Relevanzbewertung verwirft Cody alle Chunks mit einer Relevanzbewertung von weniger als 90 %. Wir empfehlen neuen Nutzern, mit einer niedrigen Relevanzbewertung (niedrig oder ausgeglichen) zu beginnen, insbesondere wenn sie hochgeladene Dokumente (PDFs, Powerpoints, Word usw.) oder Websites verwenden. Hochgeladene Dokumente oder Websites k\u00f6nnen bei der Vorverarbeitung Formatierungs- und Lesbarkeitsprobleme aufweisen, was zu einer geringeren Relevanzbewertung f\u00fchren kann. Die Formatierung des Dokuments mit unserem integrierten Texteditor anstelle des Hochladens von Rohdokumenten gew\u00e4hrleistet die h\u00f6chste Genauigkeit und Vertrauensw\u00fcrdigkeit.<\/p>\n

      \"Veranschaulicht,<\/p>\n

      Wenn Sie diesen Blog interessant fanden und sich eingehender mit den Konzepten von Kontextfenstern und Chunking besch\u00e4ftigen m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen diesen Blog<\/a> von Kristian von All About AI. Weitere Ressourcen finden Sie auch in unserem Hilfe-Center<\/a> und in unserer Discord-Community<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Wenn Sie mit Cody anfangen, kann es sein, dass Sie entt\u00e4uscht oder entmutigt sind, weil Cody nicht die erwarteten Antworten liefert. 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