The Effect of Chunk Size on the RAG Performance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F25%3A50022585" target="_blank" >RIV/62690094:18450/25:50022585 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-00712-4_21" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-00712-4_21</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-032-00712-4_21" target="_blank" >10.1007/978-3-032-00712-4_21</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Effect of Chunk Size on the RAG Performance
Popis výsledku v původním jazyce
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an emerging paradigm that enhances the performance of Large Language Models (LLMs) by integrating external knowledge retrieval into their generative processes. One of the key challenges in optimizing RAG systems is the selection of an appropriate retrieval dataset, which directly affects model accuracy, retrieval efficiency, and response coherence. The chunk size plays a fundamental role in the performance of RAG systems, as it directly impacts retrieval efficiency, response quality, and computational costs. The Neural Bridge RAG Dataset 12000 was used to test the effect of a chunk size in our experiment.
Název v anglickém jazyce
The Effect of Chunk Size on the RAG Performance
Popis výsledku anglicky
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an emerging paradigm that enhances the performance of Large Language Models (LLMs) by integrating external knowledge retrieval into their generative processes. One of the key challenges in optimizing RAG systems is the selection of an appropriate retrieval dataset, which directly affects model accuracy, retrieval efficiency, and response coherence. The chunk size plays a fundamental role in the performance of RAG systems, as it directly impacts retrieval efficiency, response quality, and computational costs. The Neural Bridge RAG Dataset 12000 was used to test the effect of a chunk size in our experiment.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Networks and Systems
ISBN
978-3-032-00711-7
ISSN
2367-3370
e-ISSN
2367-3389
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
317-326
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Moscow
Datum konání akce
1. 4. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—