Optimización y segmentación basada en grafos para estrategias de chunking en sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG)

Optimization and Graph-Based Segmentation for Chunking Strategies in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.70577/reg.v5i3.900

Palabras clave:

Retrieval-Augmented Generation (RAG), recuperación de información, teoría de grafos, optimización bajo restricciones, segmentación documental, modelos de lenguaje, matemática computacional.

Resumen

La segmentación documental (chunking) desempeña un papel importante en la recuperación de información dentro de los sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG). Las estrategias Fixed Chunking, Sentence Chunking y Semantic Chunking utilizan distintos criterios para dividir los documentos, pero no consideran de forma conjunta las relaciones semánticas y estructurales entre las unidades textuales. En este trabajo se formuló e implementó una estrategia de Graph Chunking basada en teoría de grafos y optimización, y se comparó su comportamiento con las tres estrategias mencionadas. La investigación siguió un enfoque cuantitativo con diseño experimental. Primero se evaluaron nueve configuraciones del método propuesto y se seleccionó la configuración L100_T45_W10 para la comparación posterior. Las pruebas se realizaron sobre documentos de diferente extensión y se utilizaron las mismas consultas, el mismo modelo de embeddings y el mismo índice vectorial. Se consideraron los tiempos de procesamiento y las métricas Hit Rate, Precision, Recall, Mean Reciprocal Rank (MRR) y Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG). Graph Chunking obtuvo los valores más altos de Hit Rate y Recall en los tres documentos, además de los mayores valores de MRR y nDCG en los documentos grande y mediano. En el documento pequeño, Semantic Chunking presentó el mayor MRR, mientras que Graph Chunking y Semantic Chunking obtuvieron el mismo valor de nDCG. El método basado en grafos requirió mayor tiempo durante la segmentación, pero registró menores tiempos de recuperación y de generación de embeddings en los documentos analizados. Los resultados muestran que incorporar relaciones semánticas y estructurales durante la construcción de los fragmentos constituye una alternativa para la segmentación documental en sistemas RAG.

Descargas

Publicado

2026-09-03

Cómo citar

Chiza Llambo, J. C., & Villa Yánez, H. M. (2026). Optimización y segmentación basada en grafos para estrategias de chunking en sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG): Optimization and Graph-Based Segmentation for Chunking Strategies in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems. Revista Multidisciplinar De Estudios Generales, 5(3), 5424–5446. https://doi.org/10.70577/reg.v5i3.900

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