Richtige Granularität beim Chunking – der Schlüssel zu erfolgreichem KI-Retrieval

Im Umgang mit künstlicher Intelligenz, insbesondere bei der Verarbeitung großer Textmengen, ist das sogenannte Chunking eine zentrale Technik: Dabei werden Dokumente oder Daten in kleinere, handhabbare Einheiten – sogenannte Chunks – aufgeteilt. Doch wie fein oder grob sollten diese Chunks sein? Die richtige Granularität entscheidet maßgeblich darüber, wie effektiv KI-Modelle Informationen abrufen und verarbeiten können. Im Folgenden erklären wir, welche Aspekte Sie beim Chunking beachten sollten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Dabei setzen wir den Fokus auf klare Ziele, eine wohlüberlegte Überlappung, systematisches Retrieval-Testing und das Kosten-Nutzen-Verhältnis.

Ziele beachten – Chunking macht nur Sinn mit klarem Zweck

Bevor Sie überhaupt beginnen, Inhalte zu segmentieren, gilt es, die Ziele genau zu definieren. Was soll die KI mit den Chunks erreichen? Möchten Sie schnelle Suchergebnisse, präzise Antworten auf komplexe Fragen oder eine Grundlage zur Automatisierung von Geschäftsprozessen schaffen? Je nach Anforderung fällt die ideale Chunk-Größe unterschiedlich aus.

Kleine Chunks sind hilfreich bei punktgenauen Antworten, weil sie gezielt einzelne Fakten oder Absätze isolieren. Größere Chunks hingegen liefern mehr Kontext auf einmal und sind nützlich, wenn umfassendere Informationen berücksichtigt werden sollten. Wichtig ist, dass die Größe sowohl dem Grad an benötigtem Kontext als auch den Anforderungen an Speichereffizienz und Rechenleistung entspricht. Bei SkillUp empfehlen wir, zunächst das konkrete Anwendungsfeld exakt zu skizzieren, damit die Chunk-Größe nicht nach Gefühl, sondern zielgerichtet gewählt wird.

Überlappung dosieren – Kontext bewahren ohne Redundanz

Eine häufig unterschätzte Komponente beim Chunking ist die Überlappung der einzelnen Textabschnitte. Überlappende Bereiche können helfen, den Zusammenhang zwischen den Chunks sicherzustellen, besonders wenn wichtige Informationen am Rand einer Einheit stehen. So verhindert man, dass relevante Kontextinformationen verloren gehen, was sich wiederum positiv auf die Qualität der Antwort der KI auswirkt.

Doch wie viel Überlappung ist sinnvoll? Zu viel führt zu redundanten Daten und erhöht unnötig den Speicher- und Verarbeitungsaufwand. Zu wenig kann hingegen den Kontext zerreißen und die Informationsqualität verschlechtern. Wir raten zu einem Mittelweg: Experimentieren Sie mit einer Überlappung von etwa 10 bis 20 Prozent der Chunk-Größe und prüfen Sie die Effekte systematisch.

Retrieval testen – mit Tests die optimale Chunk-Größe finden

Der beste Weg, die richtige Granularität zu bestimmen, ist das Retrieval-Testing: Probieren Sie verschiedene Chunk-Größen und Überlappungsgrade aus und analysieren Sie, wie gut die KI die gewünschten Informationen zurückliefert. Dabei geht es nicht nur um Trefferquoten, sondern auch um Antwortqualität, Reaktionszeit und Ressourceneinsatz.

Bei SkillUp setzen wir in unseren Projekten gezielt Testzyklen mit realen Use Cases ein. Beispielsweise bei „Marie“, unserer smarten Social Media Managerin, oder „Jason“, der die Kommunikation in Unternehmen strukturiert: Hier haben wir durch fortlaufende Tests die Chunk-Größe so justiert, dass die Ergebnisse präzise, schnell und gleichzeitig ressourcenschonend sind.

Diese iterative Herangehensweise stellt sicher, dass nicht nur theoretisch sinnvoll segmentiert wird, sondern auch praktisch der beste Kompromiss zwischen Genauigkeit und Effizienz gefunden wird.

Kosten im Blick behalten – Balance zwischen Leistung und Aufwand

Künstliche Intelligenz lebt von Daten und Rechenleistung. Je feiner die Granularität – sprich je kleiner und zahlreicher die Chunks – desto höher sind Speicherbedarf und Verarbeitungskosten. Gerade im Mittelstand, wo Budgets begrenzt sind, ist es wichtig, Kosten und Nutzen gegeneinander abzuwägen.

Hier gilt es, nicht blind immer mehr und kleinere Chunks zu erzeugen, sondern die Effizienz der gesamten Pipeline zu optimieren. Ein etwas gröberes Chunking kann ausreichend gute Ergebnisse liefern und dabei deutlich kostengünstiger sein. Zudem lohnt sich die Nutzung von Automatisierung und KI-gestützter Prozessoptimierung, um das Handling der Datenmengen zu erleichtern – Stichwort: Markus Hartliebs Expertise in der Verknüpfung von KI und Automation.

Praxisbeispiel: So arbeitete SkillUp mit „Maks“, dem Lead-Generator, um optimale Granularität zu finden

In unserem Projekt mit „Maks“, der automatisierten Lead-Generierung für den Mittelstand, starteten wir mit recht kleinen, sehr detaillierten Chunks. Schnell zeigte sich, dass die Rechenzeit und Kosten explodierten, während die Antwortqualität nur geringfügig zunahm. Nach mehreren Iterationen reduzierten wir die Chunk-Größe und dosierten die Überlappung auf rund 15 Prozent. Das Ergebnis: gleichbleibend präzise Ergebnisse bei deutlicher Entlastung der Infrastruktur.

Diese Erfahrung zeigt, wie wichtig es ist, Ziele, Überlappung, Testing und Kosten nicht isoliert zu betrachten, sondern als zusammenhängendes System.

Fazit: Chunking richtig machen – ein Prozess, keine einmalige Entscheidung

Die richtige Granularität beim Chunking ist kein „Set-and-Forget“, sondern ein dynamischer Prozess, der an die konkreten Anwendungsfälle angepasst und regelmäßig überprüft werden muss. Durch die Beachtung der Ziele, eine kluge Dosierung der Überlappung, umfassendes Retrieval-Testing und einen bewussten Umgang mit Kosten gelingt es, KI-Projekte effektiv und wirtschaftlich umzusetzen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren wollen, wie Sie im Mittelstand mit gezieltem Chunking und KI Ihre Prozesse optimieren und Ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern können, steht Ihnen Markus Hartlieb und die Agentur SkillUp als erfahrener Partner zur Seite – mit praxisnahen Lösungen und fundierter Expertise aus zahlreichen erfolgreichen Projekten. Denn mit der richtigen Granularität und einem klaren Blick fürs Ganze gelingt der KI-Einsatz im Mittelstand überzeugend und messbar.