Đã đăng vào Thứ Năm, 8:46 SA 4 phút đọc

Semantic Chunking – Phương pháp phân tách dữ liệu dựa trên ngữ nghĩa dành cho developer

Trong các pipeline NLP và hệ thống AI Agent, việc chia nhỏ văn bản là bước nền tảng để mô hình xử lý đúng bối cảnh. Tuy nhiên, nếu chỉ cắt theo token hoặc kích thước ký tự, dữ liệu rất dễ bị “đứt mạch” và gây nhiễu khi truy vấn. Semantic Chunking là kỹ thuật giúp phân tách nội dung theo đơn vị ý nghĩa hoàn chỉnh, giữ nguyên logic của văn bản và tối ưu cho các tác vụ RAG, Semantic Search và Chatbot AI.

Semantic Chunking là gì?

Semantic Chunking là phương pháp cắt văn bản dựa trên ý nghĩa nội dung thay vì chiều dài, nhằm tạo ra các khối dữ liệu (chunk) liền mạch về mặt ngữ nghĩa. Mỗi chunk thường tương ứng với một câu hoặc một đoạn hoàn chỉnh, đảm bảo mô hình không bị mất bối cảnh như khi cắt theo token thuần túy.

Ví dụ đơn giản:

Cắt theo ngữ nghĩa:
- → “Khách hàng là trung tâm của mọi chiến lược.”
- → “Doanh nghiệp cần liên tục cải tiến dịch vụ.”
Cắt theo token:
- → “Khách hàng là trung tâm của mọi chiến lược. Doanh nghiệp cần li…” (mất ý, khó retriever chính xác)

Khi dữ liệu giữ nguyên câu/đoạn hoàn chỉnh, AI có khả năng suy luận tốt hơn và giảm đáng kể lỗi do thiếu bối cảnh.

Lợi ích nổi bật của Semantic Chunking

1. Giữ nguyên ngữ cảnh quan trọng

Câu và đoạn thường chứa đầy đủ ý để mô hình hiểu nội dung. Semantic Chunking giúp tránh việc bỏ sót các tín hiệu ngôn ngữ quan trọng.

2. Tối ưu cho Semantic Search và RAG

Chunk ngắn gọn nhưng đầy đủ ý sẽ giúp vector embedding đại diện chính xác hơn, từ đó nâng chất lượng truy vấn.

3. Nâng độ tự nhiên khi Chatbot AI phản hồi

Khi dữ liệu huấn luyện có cấu trúc ngữ nghĩa rõ ràng, câu trả lời giảm bớt việc “bỏ lửng ý” hoặc giải thích sai.

4. Tối ưu dung lượng embedding và lưu trữ

Chunk ngữ nghĩa thường gọn, ít dư thừa → tiết kiệm chi phí xử lý và tăng tốc truy vấn ở vector DB.

Quy trình Semantic Chunking dành cho developer

Bước 1: Tiền xử lý dữ liệu

Mục tiêu: làm sạch văn bản trước khi tách câu.

import re
from bs4 import BeautifulSoup

raw_text = "<div>Semantic Chunking giúp giữ nguyên ngữ nghĩa!</div>"
clean_html = BeautifulSoup(raw_text, "lxml").get_text()
clean_text = re.sub(r"\s+", " ", clean_html).strip()
print(clean_text)

Loại HTML tag
Loại ký tự rác
Chuẩn hóa Unicode (NFC/NFKC)

Bước 2: Tách đơn vị ngữ nghĩa

Tùy ngôn ngữ mà dùng thư viện phù hợp:

from underthesea import sent_tokenize

text = "Semantic Chunking giúp giữ nguyên ngữ nghĩa. Nó rất hữu ích cho AI."
sentences = sent_tokenize(text)

print(sentences)

Tiếng Anh: nltk.sent_tokenize, spaCy
Tiếng Việt: Underthesea, VnCoreNLP
Dạng báo cáo: chia theo đoạn\n\n

Bước 3: Gom câu thành chunk có độ dài tối ưu

Chunk quá ngắn → embedding thiếu thông tin Chunk quá dài → tốn token và giảm độ chính xác

def merge_sentences(sentences, max_tokens=300):
    chunks, current = [], []
    count = 0
    for s in sentences:
        tokens = len(s.split())
        if count + tokens <= max_tokens:
            current.append(s)
            count += tokens
        else:
            chunks.append(" ".join(current))
            current = [s]
            count = tokens
    if current:
        chunks.append(" ".join(current))
    return chunks

Khuyến nghị: 200–500 token/chunk, tùy context window.

Bước 4: Gắn metadata

Mục tiêu: dễ truy vết, dễ mapping về văn bản gốc khi truy vấn.

chunks = ["Semantic Chunking giúp giữ nguyên ngữ nghĩa.",
          "Nó rất hữu ích cho AI."]
metadata = [
    {"doc_id": 1, "section": "intro", "chunk_id": i, "content": c}
    for i, c in enumerate(chunks, 1)
]

print(metadata)

Metadata nên có:

doc_id
section
chunk_id
start_char, end_char (nếu cần khôi phục văn bản gốc)

Bước 5: Xuất dữ liệu cho embedding

Có thể lưu dạng JSON, CSV hoặc đẩy thẳng lên vector DB.

import json
with open("chunks.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(metadata, f, ensure_ascii=False, indent=2)

Dữ liệu xuất ra sẽ được dùng cho:

Pinecone
Weaviate
Milvus
ChromaDB
FAISS

Ví dụ đơn giản với NLTK

import nltk
nltk.download('punkt')

text = """Semantic Chunking giúp giữ nguyên ngữ nghĩa. 
Nó rất hữu ích cho AI khi triển khai RAG hoặc chatbot."""

sentences = nltk.sent_tokenize(text)
for i, c in enumerate(sentences, 1):
    print(f"Chunk {i}: {c}")

Kết luận

Semantic Chunking không chỉ là kỹ thuật “chia nhỏ văn bản”, mà là một cách tiếp cận đảm bảo AI được cung cấp đúng đơn vị thông tin có ý nghĩa. Khi developer triển khai đúng quy trình từ tiền xử lý, tách câu, gom chunk đến gắn metadata, dữ liệu đưa vào mô hình sẽ sạch, chuẩn ngữ nghĩa và tối ưu cho mọi tác vụ từ RAG đến chatbot.

Nguồn tham khảo: https://bizfly.vn/techblog/semantic-chunking-cat-du-lieu-dua-tren-y-nghia-noi-dung-hieu-qua.html