Richtige Granularität beim Chunking für intelligente KI Systeme

Wenn Sie sich mit KI-Systemen und Automatisierungen auseinandersetzen, stoßen Sie früher oder später auf ein Konzept, das unscheinbar klingt, aber enorm wichtig ist: Chunking. Dabei geht es darum, große Datenmengen in kleinere, handlichere Teile zu zerlegen. Aber hier liegt auch gleich die erste Herausforderung: Wie klein sollen diese Teile sein? Zu große Chunks führen zu schlechteren Ergebnissen, zu kleine erzeugen unnötige Kosten und Komplexität. Die richtige Granularität beim Chunking ist daher ein entscheidender Erfolgsfaktor für effektive KI-Anwendungen.

In meiner Arbeit mit Unternehmen und bei der Entwicklung von intelligenten Systemen wie Marie, meiner KI-gestützten Social-Media-Automatisierung, habe ich gelernt, dass Chunking weit mehr ist als eine technische Aufgabe. Es ist eine strategische Entscheidung, die direkt auf Ihre Geschäftsziele auswirkt. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, worauf es ankommt.

Die Ziele bestimmen die Strategie

Bevor Sie eine einzige Datei in Chunks aufteilen, müssen Sie sich klarmachen: Wofür brauche ich dieses Chunking eigentlich? Diese Frage klingt einfach, ist aber fundamental.

Wenn Sie ein KI-System entwickeln, das schnelle Kundenanfragen beantworten soll, brauchen Sie andere Chunk-Größen als wenn Sie ein System für tiefgehende Analysen aufbauen. Bei Kundensupport-Bots sind kleinere, präzise Chunks oft besser, weil die KI schnell die relevanteste Information finden muss. Bei analytischen Systemen können größere Kontexte vorteilhaft sein, um komplexe Zusammenhänge zu erfassen.

Überlegen Sie sich also zuerst:

• Was soll die KI konkret tun?
• Welche Fragen soll sie beantworten?
• Wie schnell muss die Antwort kommen?

Je klarer Sie Ihre Ziele definieren, desto besser können Sie die Granularität anpassen. Das ist übrigens ein Prinzip, das ich bei all meinen Automatisierungsprojekten verfolge: Keine Lösung ohne klare Use Cases. KI ist kein Selbstläufer, sondern braucht konkrete Anforderungen.

Überlappung dosieren: Der unterschätzte Erfolgsfaktor

Hier kommt ein Element ins Spiel, das viele unterschätzen: die Überlappung zwischen Chunks. Stellen Sie sich vor, Sie zerlegen einen längeren Text einfach sequenziell in Teile. Dabei gehen wichtige Zusammenhänge verloren, die genau an den Schnittstellen zwischen den Chunks liegen.

Eine intelligente Überlappung verhindert genau das. Sie lassen einzelne Sätze oder Absätze in mehreren benachbarten Chunks auftauchen. Das bedeutet: Wenn die KI nach Information sucht, findet sie auch Kontexte, die über die Grenzen eines einzelnen Chunks hinausgehen.

Aber Vorsicht: Eine zu große Überlappung führt zu redundanten Daten und damit zu höheren Kosten. Die Kunst liegt darin, die richtige Balance zu finden. In der Praxis hat sich eine Überlappung von etwa 10 bis 20 Prozent oft bewährt, aber das hängt stark von Ihrem spezifischen Use Case ab.

Besonders bei Systemen wie Marie, die kontinuierlich Content analysieren und optimieren, ist diese Überlappung wertvoll. Sie sorgt dafür, dass zusammenhängende Informationen nicht auseinandergerissen werden und die KI bessere Entscheidungen treffen kann.

Retrieval testen: Der praktische Beweis

Theorie ist das eine, aber wie sieht es in der Praxis aus? Die einzige ehrliche Antwort ist: Sie müssen testen.

Nachdem Sie Ihre Chunks definiert haben, müssen Sie überprüfen, ob die KI auch wirklich die Informationen findet, die sie finden soll. Das nennt sich Retrieval-Testing. Sie formulieren typische Anfragen, die Ihr System beantworten soll, und schauen, ob die relevanten Chunks gefunden und zurückgegeben werden.

Manchmal stellen Sie dabei fest: Mit einer anderen Chunk-Größe würde das System besser funktionieren. Vielleicht sind die Chunks zu groß und die KI kriegt zu viele irrelevante Informationen auf einmal. Oder sie sind zu klein und der wichtige Kontext geht verloren.

Das ist kein Versagen, sondern ein ganz normaler Teil des Optimierungsprozesses. Bei der Entwicklung von intelligenten Automatisierungen durchlaufe ich regelmäßig solche Iterationen. Jedes Feedback verbessert das System. Die Antwortqualität, die ja das Fundament des Vertrauens in KI-Systeme ist, entsteht durch diesen kontinuierlichen Verbesserungsprozess.

Mein Tipp: Testen Sie mit realen Daten und echten Use Cases, nicht nur mit theoretischen Beispielen. So bekommen Sie ein echtes Gefühl dafür, ob Ihre Granularität funktioniert.

Kosten im Blick behalten: Der wirtschaftliche Aspekt

Kommen wir zu einem Punkt, den ich bei Unternehmen häufig sehe, die mit KI-Systemen arbeiten: Kosten werden oft zu spät oder gar nicht in die Chunking-Strategie einbezogen.

Jeder Chunk, den Sie erstellen, jedes Retrieval, das Sie durchführen, hat finanzielle Konsequenzen. Größere Chunk-Größen bedeuten weniger Chunks insgesamt, aber möglicherweise weniger präzise Ergebnisse. Kleinere Chunks ermöglichen präzisere Suchen, erzeugen aber mehr Verarbeitungsschritte und damit höhere Kosten.

Besonders bei skalierbaren Systemen, die täglich tausende oder hunderttausende Anfragen verarbeiten, macht sich die Wahl der Chunk-Größe deutlich in den Betriebskosten bemerkbar. Bei meinen Projekten habe ich gelernt, dass eine maßgeschneiderte Verknüpfung von KI und Automation nicht nur qualitativ hochwertige Lösungen bietet, sondern auch die Prozesskosten pro Vorgang signifikant senken kann.

Machen Sie sich daher früh Gedanken:

• Was darf mich ein Chunk kosten?
• Wie viele Chunks kann ich mir leisten?
• Wie skaliert das mit wachsendem Datenvolumen?

Diese Fragen klingen unsexy, sind aber entscheidend für ein nachhaltiges System.

Die Balance finden

Am Ende geht es beim Chunking um eine Balance zwischen vier Faktoren:

• Ihren Zielen
• der Überlappung
• der Retrieval-Qualität
• und den Kosten

Diese Balance zu finden ist eine Kunst, keine Wissenschaft.

Mit der richtigen Granularität beim Chunking wird Ihr KI-System schneller, präziser und kosteneffizienter. Es ist ein unterschätzter, aber extrem wichtiger Baustein für erfolgreiche Automatisierungen.

Wenn Sie mehr über die praktische Umsetzung solcher KI-Strategien erfahren möchten, freue ich mich auf den Austausch mit Ihnen.