Chunking
Auch: Text-Chunking, Chunks, Textabschnitte
Chunking bezeichnet das Zerlegen längerer Texte in kleinere Abschnitte (Chunks), damit KI-Systeme sie speichern, durchsuchen und gezielt als Quelle nutzen können.
Beim Chunking werden lange Texte in kleinere Abschnitte zerlegt, sogenannte Chunks. KI-Systeme mit Suchfunktion vergleichen eine Frage mit diesen Abschnitten und geben die passendsten an das Sprachmodell weiter. Nicht die ganze Seite, sondern einzelne Abschnitte entscheiden deshalb oft, ob ein Inhalt als Quelle genutzt wird.
| Verfahren | Funktionsweise |
|---|---|
| Feste Größe | Text wird nach einer festen Zahl von Tokens geteilt, oft einige hundert |
| Nach Struktur | Grenzen folgen Überschriften, Absätzen oder Listen |
| Semantisch | Grenzen werden dort gesetzt, wo das Thema wechselt |
Bedeutung für KI-Sichtbarkeit
Chunking ist ein Baustein von RAG und der Vektorsuche. Für Inhalte folgt daraus: Jeder Abschnitt sollte für sich allein verständlich sein, eine klare Überschrift haben und die Frage darunter direkt beantworten. Verweise wie „wie oben beschrieben“ verlieren ihren Sinn, wenn der Abschnitt allein gelesen wird. Praktische Tipps gibt der Ratgeber Content für KI schreiben.
Häufige Fragen
Wie lang sollte ein Abschnitt für KI-Systeme sein?
Eine feste Länge gibt es nicht, weil jedes System anders teilt. Bewährt haben sich Abschnitte, die unter einer Überschrift genau eine Frage beantworten.
Kann ich beeinflussen, wie eine KI meine Seite zerlegt?
Nicht direkt. Eine klare Gliederung mit Überschriften, kurzen Absätzen und Listen macht es aber wahrscheinlicher, dass sinnvolle Abschnitte entstehen.