SemanticChunker khác gì Text Splitter thông thường?

Mở đầu – Vì sao người làm AI/NLP hay than “chia đoạn xong… mất ý”?

Khi bắt đầu làm việc với văn bản dài (document, ebook, báo cáo, transcript…), một trong những bước quan trọng là chunking – chia nhỏ văn bản thành các đoạn vừa phải để mô hình dễ xử lý.

Nhưng người học NLP thường gặp một vấn đề:

Text Splitter chia theo độ dài, không quan tâm nội dung.
Câu đang liền mạch có thể bị cắt đôi.
Một ý quan trọng bị tách sang đoạn khác.

Kết quả là mô hình embedding hoặc retrieval (RAG) hoạt động kém khả năng hiểu ngữ nghĩa – điều ảnh hưởng trực tiếp đến các bài toán ở Module NLP (Module 10) và GenAI/LLMs (Module 11–12).

Đây là lý do SemanticChunker được chú ý gần đây.

Cốt lõi – Khác nhau ở mục tiêu:

Text Splitter chia theo hình thức, SemanticChunker chia theo ngữ nghĩa.

Text Splitter thông thường – Chia theo độ dài (Mechanical Split)

Text Splitter truyền thống dùng những quy tắc đơn giản:

Chia theo số ký tự,
Chia theo số từ,
Chia theo dấu xuống dòng,
Hoặc theo câu.

Điểm mạnh:

Đơn giản, nhanh, dễ triển khai.
Phù hợp khi văn bản “đều đặn” như log, dữ liệu kỹ thuật…

Điểm hạn chế:

Không quan tâm đến ngữ nghĩa, chủ đề, mạch nội dung.
Có thể cắt một đoạn logic thành nhiều phần mất ý.
Dẫn đến embedding rời rạc, thiếu tính “hiểu văn bản”.

SemanticChunker – Chia theo ý nghĩa (Meaning-aware Split)

SemanticChunker hoạt động bằng cách:

Dùng mô hình ngôn ngữ/embedding để hiểu nội dung từng đoạn,
Tìm điểm ngắt sao cho mỗi chunk giữ trọn một ý,
Hạn chế tối đa việc chia vào giữa một đoạn ngữ nghĩa quan trọng.

Nói cách khác, thay vì

cứ đủ 500 ký tự thì cắt

,
SemanticChunker sẽ

thấy nội dung đã chuyển ý

rồi mới cắt.

Điểm mạnh:

Giữ nguyên mạch ý và chủ đề.
Chunk gọn – rõ – có ý nghĩa hoàn chỉnh.
Tăng chất lượng retrieval trong RAG.
Embedding ổn định và giàu thông tin hơn.

Điểm này liên quan trực tiếp tới nhóm kiến thức embedding, tokenization và semantic similarity trong Module 10 (NLP) và Module 12 (LLMs).

Điểm hạn chế:

Tốn tài nguyên hơn do phải dùng mô hình hiểu ngữ nghĩa.
Tốc độ chậm hơn so với Text Splitter cơ bản.

Ví dụ thực tế

Giả sử văn bản:

“Deep Learning xuất hiện sau Machine Learning. Một số mô hình phổ biến là CNN, RNN và Transformer. Trong khi đó, Data Engineering tập trung vào pipeline và ETL.”

Với Text Splitter:

Nếu cấu hình chia 50 ký tự, bạn có thể nhận được:

“Deep Learning xuất hiện sau Machine Learni…”
“ng. Một số mô hình phổ biến là CNN, RNN v…”
“à Transformer. Trong khi đó, Data Enginee…”

Các câu bị cắt giữa chừng → mất mạch.

Với SemanticChunker:

Có thể tạo 2 chunk rõ ràng:

Chunk 1: Nội dung về Deep Learning – mô hình – ví dụ
Chunk 2: Chuyển chủ đề sang Data Engineering và ETL

Nội dung gọn, đủ ý, dễ dùng cho embedding.

Góc nhìn khi làm dự án RAG/GenAI

Trong các dự án sử dụng LLM để truy vấn tài liệu:

Chunk không có ý nghĩa → embedding kém chất lượng
Embedding kém → RAG trả lời sai bối cảnh
RAG sai → mô hình “ảo tưởng”, trả lời không liên quan

Các nhóm triển khai RAG thực tế (Module 12 – LLMs) thường ưu tiên SemanticChunker vì giúp cải thiện tính chính xác khi truy vấn tài liệu.

SemanticChunker đặc biệt hữu ích cho:

Tài liệu pháp lý,
Sách giáo khoa,
Báo cáo nghiên cứu,
Transcript cuộc họp,
Tài liệu nhiều chủ đề xen kẽ.

Tóm tắt khác biệt (ngắn – dễ nhớ)

Tiêu chí	Text Splitter	SemanticChunker
Cách chia	Theo độ dài, ký tự, câu	Theo ý nghĩa, chủ đề
Mục tiêu	Dễ chia	Giữ trọn ngữ nghĩa
Kết quả	Chunk rời rạc	Chunk liền mạch, giàu nội dung
Tốc độ	Nhanh	Chậm hơn
Chất lượng RAG	Trung bình	Cao
Tài nguyên	Thấp	Cao hơn

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử:

Chạy Text Splitter và SemanticChunker cho cùng một tài liệu,
Xem chunk nào giữ nội dung rõ hơn,
Thử đưa embedding vào RAG để so sánh độ chính xác.

Những thử nghiệm nhỏ này giúp hiểu rõ hành vi của mô hình khi xử lý văn bản dài.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề SemanticChunker

SemanticChunker có chia theo độ dài không?
Không, nó ưu tiên chia theo ý nghĩa trước.

Text Splitter có giữ được ngữ nghĩa không?
Không chắc, vì chỉ chia theo quy tắc hình thức.

SemanticChunker có phù hợp mọi loại văn bản không?
Có, đặc biệt văn bản dài và nhiều chủ đề.

SemanticChunker có tốn tài nguyên hơn không?
Có, vì cần mô hình hiểu ngữ nghĩa.

FAQ về AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần “Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn”.