Cuando se trabaja con asistentes basados en RAG, la forma en que se dividen los documentos largos en fragmentos más pequeños (""chunks"") es crucial para la calidad de las respuestas. Una buena estrategia de chunking asegura que cada fragmento contenga suficiente contexto para ser útil, sin ser demasiado grande para el modelo. Funciona como una guía invisible para mantener al modelo alineado, y se combina con validadores y un buen diseño de prompts para asegurar que la información recuperada sea siempre relevante y completa.