Ajusta las transformaciones de RAG
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Después de que se transfiere un documento, RAG Engine en Gemini Enterprise Agent Platform ejecuta un conjunto de
transformaciones para preparar los datos para la indexación. Puedes controlar tus casos de uso
con los siguientes parámetros:
Parámetro
Descripción
chunk_size
Cuando los documentos se transfieren a un índice, se dividen en fragmentos. El
parámetro chunk_size (en tokens) especifica el tamaño del
fragmento. El tamaño predeterminado de los fragmentos es de 1,024 tokens.
chunk_overlap
De forma predeterminada, los documentos se dividen en fragmentos con una cierta cantidad de
superposición para mejorar la relevancia y la calidad de la recuperación. La superposición predeterminada de fragmentos
es de 256 tokens.
Un tamaño de fragmento más pequeño significa que los embeddings son más precisos. Un tamaño de fragmento más grande
significa que los embeddings pueden ser más generales, pero pueden omitir detalles específicos.
Por ejemplo, si conviertes 1,000 palabras en un array de embeddings que se diseñó
para 200 palabras, es posible que pierdas detalles. La capacidad de embedding es fija para cada
fragmento. Es posible que un fragmento de texto grande no quepa en un modelo de ventana pequeña.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2026-11-03 (UTC)"],[],[]]