Em Processamento de Linguagem Natural (PLN) e IA Generativa, chunking é o processo de dividir dados (especialmente textos extensos) em segmentos ou blocos menores (chunks). Essa técnica tem se mostrado essencial para contornar limitações práticas de modelos de linguagem e outros modelos de IA, garantindo que informações relevantes sejam processadas de forma eficiente.

Por exemplo, em cenários de Geração Aumentada por Recuperação (RAG, Retrieval-Augmented Generation), dividir documentos em trechos menores permite recuperar apenas os fragmentos mais relevantes para responder a uma pergunta do usuário, reduzindo a quantidade de dados que o modelo precisa analisar e focando no contexto fornecido.

Neste artigo, vamos explorar o conceito de chunking, como ele é aplicado em sistemas de IA Generativa com RAG, além de discutir os desafios e limitações dessa abordagem. Também apresentaremos exemplos de uso em ambientes de negócios onde o chunking melhora a eficiência de aplicações de IA Generativa.

O Que é Chunking? Conceito e Contexto

Chunking, em termos gerais, significa fragmentar um grande conjunto de dados em partes menores para facilitar seu processamento. O termo foi originalmente usado em diferentes contextos: na psicologia cognitiva, por exemplo, refere-se à estratégia de agrupar informações para melhorar a memorização. Já em computação e ciência de dados, chunking ganhou destaque por lidar com conjuntos massivos de dados ou sequências longas que não podem (ou não devem) ser tratadas de uma só vez.

A ideia central é “dividir para conquistar”, permitindo que cada chunk (pedaço) seja processado independentemente ou em paralelo, e posteriormente combinando os resultados conforme necessário. No contexto de IA Generativa e modelos de linguagem, chunking geralmente se refere a dividir textos longos em segmentos mais curtos.

Essa fragmentação pode ser baseada em diversos critérios: tamanho fixo (por caracteres ou tokens), delimitadores naturais (como sentenças, parágrafos ou marcadores estruturais) ou técnicas adaptativas que procuram pontos semânticos adequados para a divisão. Independentemente do método, o objetivo é que cada segmento mantenha um sentido coerente por si só, facilitando tanto o processamento pelo modelo quanto a posterior recombinação ou uso desses segmentos.

Como regra prática, se um trecho de texto faz sentido isoladamente para um humano, provavelmente também fará sentido para o modelo de linguagem. Em outras palavras, definir bem os limites dos chunks é essencial: cortes mal posicionados podem quebrar o contexto e prejudicar a compreensão do modelo, enquanto cortes bem escolhidos preservam o significado essencial de cada parte.

Chunking no Processamento de Linguagem Natural (PLN)

No Processamento de Linguagem Natural, o conceito de chunking aparece de formas distintas. Uma aplicação clássica do termo em PLN é o chunking gramatical, também conhecido como análise sintática superficial (shallow parsing). Nessa tarefa, um algoritmo identifica segmentos linguísticos como sintagmas nominais, verbais ou adjetivais em uma sentença, agrupando palavras adjacentes que formam essas unidades.

Por exemplo, na frase “O [gato preto] [está dormindo] [no sofá]”, o chunking gramatical delimitaria “[gato preto]” como um sintagma nominal (grupo de substantivo e adjetivo), “[está dormindo]” como um sintagma verbal e “[no sofá]” como um sintagma preposicional. Esse tipo de chunking é útil para extrair informações estruturais sem realizar uma análise sintática completa e complexa. Entretanto, vale notar que esse uso do termo é específico e diferente do chunking focado em dividir textos longos – aqui o objetivo é agrupar palavras relacionadas dentro de uma sentença, não necessariamente lidar com textos extensos.

Em aplicações modernas de IA Generativa com RAG, chunking tem um papel mais voltado à gestão de contexto e volume de dados. Modelos como os LLMs (Large Language Models, ou modelos de linguagem de grande porte) têm limitações de comprimento de entrada (janela de contexto) e custos computacionais crescentes conforme o tamanho do texto de entrada aumenta. Portanto, ao trabalhar com documentos extensos – seja para responder perguntas, gerar resumos ou realizar traduções – é comum dividir o texto em partes menores antes de submetê-lo ao modelo. Essa prática de chunking visa assegurar que cada consulta ou geração do modelo se mantenha dentro dos limites de tamanho e permaneça focada. Em um cenário de perguntas e respostas sobre um documento, por exemplo, em vez de fornecer o documento inteiro ao modelo (o que pode ser inviável), o sistema pode indexar e dividir o documento em vários chunks e então, dada uma pergunta, recuperar apenas os chunks mais relevantes para enviar ao modelo.

Essa abordagem, típica dos sistemas RAG, aumenta a eficiência e precisão: o modelo trabalha apenas com conteúdo pertinente, economizando recursos e reduzindo o risco de dispersão em informação irrelevante. Outra utilização importante do chunking em PLN é no processo de sumarização de textos longos. Para resumir um livro, um artigo extenso ou um relatório técnico, uma estratégia viável é dividir o texto em capítulos, seções ou parágrafos (dependendo do tamanho), gerar resumos parciais de cada chunk e em seguida combinar esses resumos para produzir um resumo final.

Essa abordagem hierárquica de resumo permite que o modelo concentre-se em partes menores de informação de cada vez. Entretanto, requer cuidado: cada chunk deve ser suficientemente autônomo em significado para que seu resumo seja fiel e a etapa de consolidar os resumos precisa harmonizar bem as partes para não perder o fio condutor original. Apesar dos desafios, essa técnica possibilita resumir documentos que, de outra forma, excederiam a capacidade do modelo.

Chunking é uma ferramenta valiosa para lidar com a abundância de texto. Seja para busca semântica em bases de conhecimento, seja para alimentar chatbots com contexto relevante, dividir o texto em blocos apropriados melhora a qualidade e a relevância das respostas. Além disso, chunking ajuda a controlar o ruído nos dados de entrada. Ao incorporar somente trechos concisos e coerentes, evitamos diluir a relevância com informações excessivamente extensas ou fora de tópico.

Claro, definir o tamanho ideal do chunk é uma arte: chunks muito pequenos podem fragmentar demais a informação (perdendo contexto), enquanto chunks muito grandes podem reintroduzir o problema de excesso de contexto irrelevante ou mesmo estourar limites do modelo. A busca pelo equilíbrio faz parte das estratégias de chunking em PLN. Diversas estratégias de chunking são ensinadas na Formação Processamento de Linguagem Natural.

Chunking em Outras Aplicações de IA Generativa

Embora o chunking seja frequentemente discutido no contexto de texto e PLN, o conceito se estende a outras modalidades de dados em aplicações de IA Generativa. A ideia fundamental – segmentar dados complexos em partes manejáveis – aparece em diversos cenários. Vejamos alguns.

Processamento de Áudio e Fala: Modelos de reconhecimento de fala (ASR) ou geração de voz (TTS) também lidam com sequências longas, só que de áudio. Para transcrever um áudio muito extenso (como uma reunião de várias horas) ou gerar fala a partir de um texto longo, é comum dividir o áudio ou o texto em chunks temporais (por exemplo, segmentos de 30 segundos ou 1 minuto). Cada segmento pode ser transcrito separadamente e, posteriormente, as transcrições são concatenadas. Da mesma forma, para síntese de voz, um texto grande pode ser dividido em parágrafos para geração sequencial. O chunking aqui garante que o modelo de áudio mantenha qualidade e sincronia, evitando problemas de memória e garantindo que eventuais erros não contaminem o processamento de partes muito longas. Um cuidado importante é manter alguma sobreposição ou contexto nas fronteiras dos chunks de áudio – por exemplo, garantindo que não se corte uma palavra ao meio – pois, diferentemente do texto, os sinais de áudio precisam de transições suaves para não soarem desconexos.

Visão Computacional e Geração de Imagens: Em tarefas de geração de imagens ou vídeo, chunking pode assumir a forma de dividir uma imagem em blocos ou um vídeo em trechos curtos. Imagine gerar uma imagem de altíssima resolução usando um modelo que normalmente só gera imagens de resolução média. Uma estratégia é fracionar a imagem em quadrantes ou ladrilhos (tiles), gerar cada pedaço separadamente em alta resolução e depois juntá-los. Ferramentas e difusores de imagem muitas vezes fazem isso para contornar limitações de memória de GPU. Entretanto, surge o desafio de harmonizar os limites entre os pedaços – técnicas de inpainting ou outpainting podem ser aplicadas nas bordas para suavizar transições e garantir que a imagem final pareça contínua. No caso de vídeos, modelos generativos raramente conseguem produzir minutos de conteúdo ininterrupto de uma só vez; por isso, dividir a tarefa em cenas ou intervalos (por exemplo, gerar vídeo em segmentos de alguns segundos) é uma abordagem pragmática. Posteriormente, os segmentos podem ser editados juntos, embora possa ser necessário pós-processamento para ajustar a continuidade visual e sonora entre eles. Isso é ensinado na Formação Visão Computacional.

Dados de Streaming e Tempo Real: Aplicações de IA Generativa em tempo real – como assistentes que analisam fluxos de dados contínuos, logs de servidores ou conversações ao vivo – também se beneficiam de chunking. Aqui, o chunking frequentemente assume a forma de janelas deslizantes de tempo ou lotes (batches) pequenos de dados. Por exemplo, um sistema pode analisar tweets em tempo real gerando respostas ou resumos a cada lote de 100 tweets recebidos, em vez de esperar por milhares de tweets acumulados. Esse processamento em quase-tempo real só é viável porque segmentamos o fluxo contínuo em pedaços discretos que o modelo consegue ingerir rapidamente. A técnica garante menor latência e permite que o modelo gere saídas (respostas, detecções de anomalias, traduções simultâneas, etc.) conforme os dados chegam. O desafio, nesse caso, é escolher o tamanho de janela adequado e lidar com dependências que atravessem os limites de janelas – por exemplo, uma tendência ou assunto que começou no chunk anterior e continua no próximo. Muitas vezes, alguma forma de contexto compartilhado ou sobreposto entre janelas é necessária para que o modelo não perca de vista o que veio imediatamente antes.

Em todos esses exemplos (áudio, imagem, streaming), o chunking serve a um propósito comum: tornar possível o processamento de dados volumosos ou contínuos por modelos que têm capacidade finita. A aplicação prática pode variar – desde cortar um áudio em fatias até dividir um dataset para processamento distribuído – mas o princípio permanece: dividir a tarefa e os dados em unidades tratáveis, processar cada uma e então recompor ou interpretar os resultados globais a partir das partes.

Desafios e Limitações do Chunking

Embora o chunking seja uma estratégia poderosa, ele vem acompanhado de desafios e compromissos que precisam ser considerados no design de sistemas de IA Generativa. Vejamos.

Perda de Contexto Global: Ao dividir dados, corremos o risco de quebrar relações de dependência ou contexto que atravessam as fronteiras dos chunks. No caso de texto, uma informação importante mencionada no final de um chunk pode ter continuação no início do chunk seguinte – se o modelo processa apenas um segmento de cada vez, talvez não capture essa conexão. Mesmo com estratégias de chunks sobrepostos (incluindo alguma redundância entre segmentos adjacentes), ainda é possível perder detalhes sutis ou referências que exigem visão do conteúdo como um todo. Chunking fragmenta o contexto e recompor o entendimento global a partir de partes isoladas é uma tarefa não trivial para o modelo. Por exemplo, um resumo gerado capítulo a capítulo pode carecer de coerência narrativa quando os resumos são unidos, ou um chatbot pode dar uma resposta incompleta se a informação relevante estava repartida em dois chunks diferentes não carregados simultaneamente.

Escolha do Tamanho e Critério de Divisão: Determinar como dividir (pontos de corte) e o quão grandes devem ser os chunks é um problema de otimização com múltiplas variáveis. Chunks muito pequenos garantem consultas mais focadas e rápidas, mas aumentam em número – o que significa mais partes para indexar, armazenar ou gerar separadamente, e possivelmente mais chamadas ao modelo. Isso pode elevar o custo computacional ou de APIs e exigir sistemas de busca muito eficientes para percorrer dezenas de pequenos trechos. Por outro lado, chunks muito grandes preservam mais contexto interno, porém podem atrapalhar a precisão na recuperação de informações (a consulta do usuário pode casar parcialmente com um chunk longo mas irrelevante em boa parte). Além disso, chunks grandes aproximam-se do limite de contexto do modelo, podendo reintroduzir latência e custo altos – praticamente anulando a vantagem do chunking. Não existe uma fórmula universal: “não há solução única, o que funciona para um caso de uso pode não funcionar para outro”. Assim, a estratégia ideal muitas vezes envolve experimentação, testes A/B e iterações, ajustando tamanhos de chunk e métodos de divisão conforme a natureza dos dados e as necessidades da aplicação.

Sobreposição e Redundância: Para mitigar a perda de contexto entre chunks, é comum utilizar uma sobreposição – repetir parte do final de um chunk no início do próximo, de modo que informações que cruzam a fronteira sejam vistas pelo modelo em pelo menos um dos segmentos. Embora eficaz, essa técnica introduz redundância. Isso significa que alguns trechos do documento serão processados múltiplas vezes (uma vez em cada chunk onde aparecem), aumentando o trabalho total. Na indexação de textos em um banco vetorial, por exemplo, um parágrafo poderia pertencer a dois chunks adjacentes, gerando duas representações vetoriais quase duplicadas. Isso inflaciona levemente o armazenamento e pode requerer lógica extra para evitar que um sistema de busca devolva resultados duplicados para a mesma informação. A sobreposição deve ser ajustada cuidadosamente: muita sobreposição vira desperdício, pouca sobreposição e o problema de contexto perdido volta a ocorrer.

Consistência e Recombinação de Resultados: Após processar separadamente os chunks, muitas aplicações precisam agregar ou resumir os resultados de alguma forma. Essa fase pode ser desafiadora. No caso de geração de texto, se pedimos a um modelo para escrever diferentes seções de um relatório separadamente (cada seção baseada em um chunk de dados), podemos obter estilos ou níveis de detalhe inconsistentes entre as seções. Tornar o texto final coeso requer possivelmente uma edição humana ou uma etapa extra em que o modelo, ciente do documento inteiro em versão condensada, refine a uniformidade. Em tarefas de recuperação de informação, se vários chunks são retornados como resposta, o modelo deve integrá-los para produzir uma única resposta coerente para o usuário. Nem sempre os modelos conseguem fazer bom uso de múltiplas peças desconexas – muitas alucinações ou respostas imprecisas surgem quando o modelo tenta ligar pontos entre informações fragmentadas. Portanto, arquitetar a recombinação (seja via pós-processamento automático, seja impondo uma estrutura rígida de saída) é parte integrante do desafio. Chunking resolve um problema de entrada, mas cria um novo problema na saída: como juntar as peças de volta. Nada na vida é fácil. 🙂

Custos Computacionais e de Armazenamento: Cada chunk representa uma unidade extra para ser processada ou armazenada. Em pipelines de IA Generativa, isso pode significar gerar um embedding para cada chunk, armazenar milhares de vetores em um banco de dados vetorial e realizar busca de similaridade sobre todos eles. O próprio processo de divisão de dados pode demandar tempo, especialmente se for uma divisão inteligente (como análise recursiva de estrutura do documento). Assim, apesar de chunking reduzir custo no uso efetivo do modelo (por evitar mandar entradas gigantes), ele introduz custos em outras etapas. Há um equilíbrio financeiro e de performance a atingir: por exemplo, se uma empresa fragmenta toda a sua base de documentos em pedaços minúsculos, o mecanismo de busca precisará vasculhar muito mais itens para cada pergunta, podendo ficar mais lento. Estratégias híbridas, como chunking adaptativo ao conteúdo (onde apenas documentos muito grandes são divididos ou onde o tamanho do chunk varia conforme subtópicos) podem ajudar a mitigar esses custos, mas acrescentam complexidade de implementação.

Chunking não é a solução para todos os problemas da Terra. Trata-se de uma troca de limitações: sacrificamos a visão global imediata do dado em prol de viabilidade computacional e foco local. Para obter sucesso, é preciso projetar cuidadosamente o sistema em torno dessa ideia – desde a forma de fragmentar até como consolidar os resultados – sempre consciente das possíveis perdas de informação e dos esforços adicionais envolvidos.

Casos de Uso em Soluções de Negócios

Empresas de diversos setores estão adotando estratégias de chunking para alavancar IA Generativa de forma eficaz em seus produtos e serviços. A seguir, listamos alguns casos de uso em negócios onde o chunking desempenha um papel importante para melhorar a eficiência e a performance de modelos de IA.

Assistentes Virtuais e Chatbots Corporativos: Organizações estão implementando assistentes de atendimento ao cliente ou chatbots internos capazes de responder perguntas complexas usando a base de conhecimento da empresa. Nesses sistemas, documentos como manuais técnicos, políticas corporativas ou FAQs extensos são divididos em trechos e indexados em um banco de dados vetorial. Assim, quando um usuário faz uma pergunta, o sistema recupera apenas os chunks relevantes (por exemplo, um parágrafo específico de um manual) e os fornece ao modelo de linguagem para gerar a resposta. Essa arquitetura RAG, habilitada pelo chunking, garante respostas mais precisas e fundamentadas, já que o modelo não fica sobrecarregado com toda a documentação de uma vez, e sim focado no conteúdo fragmentado pertinente. Empresas do setor de tecnologia e e-commerce já utilizam essa abordagem para dar respostas rápidas sobre produtos e procedimentos, melhorando a satisfação do cliente ao mesmo tempo que controlam custos de processamento.

Análise e Sumário de Documentos Longos: No setor jurídico e financeiro, lida-se frequentemente com documentos extensos – contratos, relatórios anuais, demonstrações financeiras, regulamentos governamentais etc. Modelos de IA Generativa podem acelerar a análise desses documentos, resumindo-os ou extraindo pontos-chave. Porém, devido ao limite de contexto dos modelos, é inviável inserir um contrato de 100 páginas integralmente em um único prompt. A solução adotada é chunking: o documento é segmentado em cláusulas ou seções, e o modelo processa cada uma separadamente (por exemplo, resumindo cada cláusula). Em seguida, os sumários parciais podem ser agregados em um resumo coeso do documento inteiro. Escritórios de advocacia e departamentos financeiros reportam ganhos de eficiência utilizando essa técnica – tarefas de revisão documental que levavam dias podem ser realizadas em horas, com o modelo destacando riscos ou anomalias em cada trecho. O chunking aqui assegura que nenhum trecho crítico fique de fora devido a limitações de entrada e permite também um processamento paralelo (várias partes do documento analisadas simultaneamente em diferentes instâncias do modelo).

Monitoramento de Mídias Sociais e Streams de Dados: Empresas de marketing e segurança da informação frequentemente monitoram redes sociais ou outros fluxos de dados contínuos (como logs de servidores ou notícias em tempo real) para detectar tendências, crises ou incidentes. Utilizar IA Generativa para resumir sentimento geral em redes sociais ou para gerar alertas a partir de logs envolve encarar um dilúvio constante de informações. A técnica de chunking ajuda a tornar isso manejável: por exemplo, a cada 15 minutos de tweets coletados sobre a marca da empresa, o sistema agrega esses tweets e faz um modelo gerar um briefing resumido do que os clientes estão comentando naquele intervalo. Esse resumo em tempo quase real permite que as equipes reajam rapidamente a menções negativas ou viralização de um tema. Da mesma forma, em segurança, logs podem ser processados em janelas (chunks) de tempo – cada chunk analisado por um modelo que relata atividades suspeitas – em vez de tentar alimentar o modelo com um log inteiro de milhões de linhas. O resultado são alertas mais rápidos e um uso inteligente dos recursos de computação, analisando dados em blocos contínuos.

Tradução Automática de Conteúdo Extenso: Serviços de tradução assistida por IA enfrentam desafios quando o texto de entrada é muito longo (como um livro ou um site inteiro). Alguns fornecedores de solução de tradução dividem automaticamente o texto em segmentos (por capítulo, seção ou mesmo por número de caracteres) antes de traduzi-lo, para garantir que cada parte caiba no modelo tradutor. Após traduzir cada chunk, as partes são reunidas, possivelmente com uma revisão para continuidade. Por exemplo, uma empresa de localização de software pode usar chunking para traduzir a documentação de usuário: cada página ou tópico é tratado individualmente, o que facilita também atualizações futuras (se um capítulo mudar, somente aquele chunk precisa ser retraduzido). O desafio de manter consistência terminológica e estilística entre chunks traduzidos é abordado usando glossários e pós-edição humana, mas o chunking em si viabiliza o uso de modelos de tradução neurais em escala que seria impossível de outra maneira devido a limites de memória.

Em todos esses casos de uso, o chunking provou ser uma técnica habilitadora. Ele permite que modelos generativos lidem com tarefas que ultrapassariam suas capacidades se abordadas de uma só vez, seja em termos de volume de dados ou de rapidez de resposta necessária. Para as empresas, isso significa poder aplicar IA em problemas do mundo real – documentação grande, fluxos intermináveis de dados, interações complexas – com um planejamento cuidadoso de como dividir e conquistar cada desafio. O resultado são soluções de IA mais robustas, escaláveis e alinhadas às necessidades específicas de negócios.

Conclusão

As estratégias de chunking tornaram-se peças fundamentais no arsenal de quem desenvolve aplicações de IA Generativa. Ao fragmentar inteligentemente entradas extensas, conseguimos driblar limitações de contexto dos modelos atuais e focar a atuação da IA exatamente onde importa: nos trechos mais relevantes de informação. Ao dividir para conquistar, abrimos caminho para que modelos de IA entreguem resultados valiosos mesmo diante dos desafios impostos pelos próprios limites da tecnologia atual.

Equipe DSA

Referências:

Formação Engenheiro de Inteligência Artificial 4.0

Formação Agentic AI Engineer 4.0

Como escolher a estratégia de chunking certa para seu aplicativo LLM