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# Configurações
> Configure estratégias de chunking, configurações de chunk e configurações de aprimoramento de chunk
A aba **Settings** nas Configurações da Base de Conhecimento permite configurar como seus documentos são processados e divididos em chunks. Essas configurações controlam como o conteúdo é dividido em chunks, o que afeta como o agente de IA recupera e utiliza informações da sua base de conhecimento.
## Visão Geral
A aba Settings inclui:
* **Chunking Strategy** - Como os documentos são divididos em chunks
* **Chunk Configuration** - Configurações de tamanho e sobreposição para chunks
* **Chunk Enhancement Settings** - Aprimoramento opcional de chunks com IA
## Acessando as Configurações
1. Navegue até **Knowledge Base** na barra lateral
2. Vá para a seção **KB Data**
3. Clique no ícone **Settings** (ícone de engrenagem)
4. Selecione a aba **Settings**
## Estratégia de Chunking
A estratégia de chunking determina como os documentos são divididos em chunks menores e processáveis para incorporação e recuperação.
### Sentence Chunking
Divide o texto em chunks com base nos limites das frases, garantindo que cada chunk contenha frases completas.
**Ideal Para:**
* Documentos de linguagem natural
* Preservar o contexto das frases
* Conteúdo de uso geral
**Configuração:**
* Usa tokenizador de frases para limites de linguagem natural
* Garante que os chunks contenham frases completas
* Mantém legibilidade e contexto
### Semantic Chunking
Divide o texto em chunks semanticamente significativos, que podem não se alinhar com os limites das frases.
**Ideal Para:**
* Documentos complexos
* Preservar contexto semântico
* Necessidades avançadas de recuperação
**Configuração:**
* Determina automaticamente os limites dos chunks
* Preserva o significado semântico
* Pode não se alinhar com os limites das frases
## Configuração de Chunk
A configuração de chunk aparece quando você seleciona **Sentence Chunking**. Isso permite ajustar como os documentos são divididos.
### Tamanho do Chunk
O tamanho máximo de cada chunk em tokens/caracteres.
**Padrão:** 64
**Recomendação:** 64-512 tokens para a maioria dos casos de uso
**Considerações:**
* Chunks maiores preservam mais contexto, mas podem ser menos precisos para recuperação
* Chunks menores são mais precisos, mas podem perder contexto
* Equilíbrio entre preservação de contexto e precisão de recuperação
**Como Configurar:**
1. Selecione **Sentence Chunking** como sua estratégia de chunking
2. Insira o tamanho desejado do chunk no campo **Chunk Size**
3. O valor deve ser pelo menos 1
### Sobreposição de Chunks
O número de tokens/caracteres sobrepostos entre chunks adjacentes. Isso ajuda a manter o contexto entre os limites dos chunks.
**Padrão:** 6
**Recomendação:** 10-20% do tamanho do chunk definido
**Considerações:**
* A sobreposição garante que informações importantes não sejam divididas entre os limites dos chunks
* Sobreposição excessiva desperdiça armazenamento e processamento
* Sobreposição insuficiente pode perder contexto entre os chunks
**Como Configurar:**
1. Selecione **Sentence Chunking** como sua estratégia de chunking
2. Insira a sobreposição desejada no campo **Chunk Overlap**
3. O valor deve ser não negativo e menor que o tamanho do chunk
**Exemplo:**
* Se o tamanho do chunk for 64, a sobreposição recomendada é de 6-13 tokens
* Se o tamanho do chunk for 512, a sobreposição recomendada é de 51-102 tokens
## Configurações de Aprimoramento de Chunk
O aprimoramento de chunk usa IA para aprimorar chunks com contexto adicional e metadados para melhor recuperação.
### Enriquecimento de Chunk
Habilite o enriquecimento de chunks para aprimorar chunks com contexto adicional para melhor recuperação.
**Benefícios:**
* Maior precisão de pesquisa
* Melhor compreensão do contexto
* Qualidade de recuperação aprimorada
**Como Habilitar:**
1. Ative o interruptor **Chunk Enrichment** para habilitar
2. Selecione um **LLM Model** para enriquecimento (obrigatório quando habilitado)
3. Salve as configurações
**Considerações:**
* Aumenta o tempo de processamento
* Requer seleção de modelo LLM
* Adiciona custo computacional
* Melhora a qualidade da pesquisa
### Seleção de Modelo LLM
Quando o enriquecimento de chunks está habilitado, você deve selecionar um modelo LLM para enriquecimento de chunks e análise de conteúdo.
**Modelos Disponíveis:**
* Todos os modelos predefinidos (GPT-4o, Claude, Gemini, etc.)
* Modelos personalizados configurados no seu projeto
**Como Selecionar:**
1. Habilite **Chunk Enrichment**
2. Clique no menu suspenso **LLM Model**
3. Selecione o modelo desejado na lista
4. Salve as configurações
**Dicas de Seleção de Modelo:**
* Use modelos com fortes capacidades de raciocínio para melhor enriquecimento
* Considere as trocas entre tempo de processamento e qualidade
* Teste diferentes modelos para encontrar o melhor para o seu conteúdo
## Salvando e Aplicando Configurações
### Salvar Configurações
Salva sua configuração, mas aplica apenas a novos documentos sincronizados ou adicionados a partir de agora.
**Passos:**
1. Configure suas configurações
2. Clique em **Save Settings**
3. As configurações são salvas no banco de dados
4. Novos documentos usarão essas configurações
As configurações salvas se aplicam apenas a novos documentos. Documentos existentes continuam usando sua configuração original de chunking.
### Aplicar a Todos os Documentos
Reindexa todos os documentos existentes na sua base de conhecimento com as configurações atuais.
**Passos:**
1. Configure e salve suas configurações
2. Clique em **Apply to All Documents**
3. Confirme a ação no modal
4. Acompanhe o progresso conforme os documentos são re-sincronizados
**O Que Acontece:**
* Todos os documentos são re-sincronizados com novas configurações
* Os chunks são regenerados com nova configuração
* Os embeddings são atualizados
* O processo é executado em segundo plano
**Acompanhamento de Progresso:**
* Atualizações em tempo real sobre o status de sincronização dos documentos
* Status de sucesso/falha para cada documento
* Indicador de total de arquivos processados
Aplicar configurações a todos os documentos pode levar tempo significativo dependendo do número de documentos. Este processo não pode ser cancelado uma vez iniciado.
## Melhores Práticas
### Seleção da Estratégia de Chunking
1. **Comece com Sentence Chunking** - Ideal para a maioria dos casos de uso
2. **Use Semantic Chunking** - Para documentos complexos ou técnicos
3. **Teste Ambas** - Compare a qualidade de recuperação para o seu conteúdo
### Configuração do Tamanho do Chunk
1. **Comece com o Padrão (64)** - Boa linha de base para a maioria dos conteúdos
2. **Aumente para Conteúdo Rico em Contexto** - Documentos que requerem mais contexto
3. **Reduza para Recuperação Precisa** - Quando correspondências exatas são importantes
4. **Teste Diferentes Tamanhos** - Encontre o tamanho ideal para o seu caso de uso
### Configuração da Sobreposição de Chunks
1. **Use 10-20% do Tamanho do Chunk** - Faixa recomendada
2. **Aumente para Informações Críticas** - Quando o contexto é essencial
3. **Reduza para Eficiência de Armazenamento** - Quando o armazenamento é uma preocupação
4. **Equilibre Contexto vs. Eficiência** - Encontre o ponto ideal
### Enriquecimento de Chunks
1. **Habilite para Conteúdo Complexo** - Quando o chunking simples não é suficiente
2. **Selecione o Modelo Apropriado** - Use modelos com forte raciocínio
3. **Monitore o Desempenho** - Observe aumentos no tempo de processamento
4. **Teste as Melhorias de Qualidade** - Verifique a qualidade de recuperação aprimorada
## Solução de Problemas
### Configurações Não Aplicadas
**Problema:** Configurações salvas, mas os documentos não estão usando a nova configuração
**Soluções:**
1. Clique em **Apply to All Documents** para reindexar documentos existentes
2. Verifique se as configurações foram salvas corretamente
3. Verifique se os novos documentos estão usando as configurações
4. Aguarde a sincronização em segundo plano ser concluída
### Qualidade de Recuperação Ruim
**Problema:** Agente de IA não encontrando informações relevantes
**Soluções:**
1. Ajuste o tamanho do chunk (tente chunks maiores para mais contexto)
2. Aumente a sobreposição de chunks
3. Habilite o enriquecimento de chunks
4. Teste diferentes estratégias de chunking
### Problemas de Tempo de Processamento
**Problema:** Documentos demorando muito para processar
**Soluções:**
1. Reduza o tamanho do chunk
2. Desabilite o enriquecimento de chunks
3. Use modelos LLM mais rápidos para enriquecimento
4. Verifique o tamanho e a complexidade do documento
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