--- title: "Chunking e Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Margot.ai" description: "Scopri cos’è il Chunking, come funziona nei sistemi RAG, le principali tecniche, la scelta dei chunk e il ruolo del Chunk Overlap per l’AI." author: "user" date: "2026-09-15T10:25:56+00:00" language: "it-IT" canonical_url: "https://www.margot-ai.com/chunking-rag-guida-completa" source_url: "https://www.margot-ai.com/chunking-rag-guida-completa/" content_type: "text/markdown" --- # Chunking e Retrieval-Augmented Generation (RAG): guida completa  ![Chunking e Rag](https://www.margot-ai.com/wp-content/uploads/2026/09/Chuncking-e-rag.webp) **INDICE** - [Cos’è il Chunking e come funziona nei sistemi RAG](#ai) - [Come suddividere i documenti in Chunk](#perch%C3%A8) - [Principali tecniche di Chunking per i sistemi RAG ](#tec) - [Come scegliere la dimensione ottimale dei Chunk ](#integrazione) - [Chunk Overlap: cos’è e a cosa serve](#over) - [Agente Margot AI e RAG](#margot) ## Cos’è il Chunking e come funziona nei sistemi RAG Il **Chunking** è una metodologia utilizzata per rendere più gestibili grandi quantità di informazioni attraverso la **suddivisione di documenti estesi o articolati in porzioni di testo più brevi**, chiamate** *chunk***, ciascuna caratterizzata da una propria **coerenza semantica**. Questa operazione è particolarmente rilevante nell’ambito degli **LLM (Large Language Models)**, che lavorano all’interno di una *context window* con dimensioni limitate e, di conseguenza, non sono in grado di analizzare integralmente file molto voluminosi o interi archivi in un’unica elaborazione. All’interno di un’architettura **[Retrieval-Augmented Generation (RAG](https://www.margot-ai.com/rag-agenti-ai-intelligenza-artificiale))**, ogni *chunk* viene rappresentato attraverso un vettore matematico, definito *embedding*, e successivamente archiviato in un **database vettoriale**. Quando viene formulata una richiesta, il sistema individua e recupera i **segmenti di contenuto più pertinenti** rispetto alla domanda. In questo modo, il modello riceve esclusivamente il **contesto utile** per elaborare la risposta, migliorandone la precisione e contribuendo a limitare il rischio di *hallucinations* o **allucinazioni dell’AI**. ### Come suddividere i documenti in Chunk La** creazione dei *chunk* **inizia generalmente con una fase preliminare di **pre-processing**, necessaria per rendere il contenuto più pulito e adatto alle successive elaborazioni. In questa fase possono essere eliminati elementi che non apportano valore informativo, come **numeri di pagina, intestazioni ripetitive e tag HTML**. Una volta preparato il testo, viene applicato un **algoritmo di segmentazione** che provvede a suddividerlo secondo criteri prestabiliti oppure sulla base di caratteristiche sintattiche e semantiche. Nei processi più evoluti, i *chunk* generati possono inoltre essere corredati da **metadati**, ad esempio titoli, sintesi del contenuto o informazioni relative alla fonte. I segmenti così preparati vengono quindi convertiti in *embedding* e inseriti nell’**infrastruttura di archiviazione vettoriale**. ### Principali tecniche di Chunking per i sistemi RAG La modalità con cui un documento viene suddiviso dipende dalla sua struttura, dalla natura delle informazioni contenute e dal tipo di ricerca che il sistema deve effettuare. Tra le principali strategie rientrano: - **Fixed-Size Chunking (a dimensione fissa):** suddivide il contenuto in segmenti della stessa lunghezza, utilizzando come riferimento caratteri, parole o token. È una soluzione rapida dal punto di vista computazionale, ma poco flessibile e può interrompere frasi o concetti nel punto sbagliato. - **Chunking Ricorsivo (Recursive Chunking):** procede attraverso una gerarchia di separatori naturali, come paragrafi, frasi e parole, cercando di mantenere la **struttura sintattica e la coerenza del contenuto** durante la segmentazione. - **Chunking Semantico (Semantic Chunking):** individua i cambiamenti di argomento analizzando la **similarità semantica tra frasi consecutive** attraverso gli *embedding*. In questo modo, la separazione dei segmenti avviene principalmente quando cambia il significato o il tema trattato. - **Agentic e Dynamic AI Chunking:** affida ad **agenti AI o LLM** l’analisi del contenuto e dell’intento dell’utente, permettendo al sistema di identificare dinamicamente i punti di suddivisione più appropriati e di associare ai *chunk* specifici **metadati**. - **Chunking Gerarchico e a Finestra Scorrevole:** mantiene le relazioni tra gli elementi genitore e figlio all’interno di un documento oppure utilizza **segmenti parzialmente sovrapposti** per garantire una maggiore continuità tra blocchi consecutivi. ### Come scegliere la dimensione ottimale dei Chunk La definizione della corretta **chunk size** richiede di trovare un equilibrio tra la quantità di informazioni contenute in ciascun segmento e la necessità di mantenere un **contesto sufficientemente coerente**. *Chunk* eccessivamente piccoli possono infatti separare informazioni che dovrebbero essere interpretate insieme, portando a risposte incomplete o frammentarie. Al contrario, segmenti troppo estesi possono includere una quantità elevata di informazioni non pertinenti, introducendo maggiore **rumore nel processo di retrieval**. Questo può ridurre la precisione della ricerca vettoriale e comportare un incremento dei **costi legati alle API**. Per le attività di **ricerca e question answering (Q&A)** vengono generalmente utilizzati blocchi compresi tra **200 e 500 token**, mentre nei processi di sintesi di contenuti particolarmente complessi la dimensione può arrivare fino a circa **2.000 token**. Non esiste tuttavia una misura universale: la configurazione più efficace dovrebbe essere individuata attraverso **test pratici e valutazioni delle performance** in relazione allo specifico caso d’uso. ### Chunk Overlap: cos’è e a cosa serve Con **Chunk Overlap** si identifica la parziale sovrapposizione di contenuto tra due *chunk* consecutivi. L’*overlap* viene generalmente impostato tra il **10% e il 20%**, mentre negli approcci basati su una finestra scorrevole può arrivare fino al **50%**. La funzione dell’overlap è principalmente quella di **mantenere la continuità del contesto** tra segmenti adiacenti. In questo modo si riduce il rischio che **informazioni importanti**, collocate proprio in prossimità del punto di separazione, vengano suddivise tra due blocchi o vadano perse nelle fasi successive di vettorializzazione. È comunque importante evitare valori di *overlap* eccessivamente elevati. Una sovrapposizione troppo ampia comporta infatti una maggiore **duplicazione delle informazioni**, con conseguente aumento dello spazio necessario per lo **storage nei database vettoriali** e dei tempi richiesti per l’elaborazione. ### Agente Margot AI e RAG [**Margot AI** ](https://www.margot-ai.com/prodotto)è una piattaforma di **agenti AI personalizzabili** progettata per supportare l’automazione del **Customer Service e del supporto aziendale**. La soluzione comprende diversi moduli dedicati all’automazione, tra cui un **classificatore automatico dei ticket**, un assistente virtuale, un chatbot conversazionale e uno strumento per la gestione della **Knowledge Base aziendale**. Margot può integrarsi con gli ambienti aziendali di **Helpdesk, CRM e Ticketing**, consentendo di automatizzare i workflow, gestire e sintetizzare conversazioni articolate e indirizzare le richieste verso i corretti destinatari. Il sistema cognitivo di Margot, basato su un’**architettura RAG**, permette di generare risposte accurate recuperando le informazioni direttamente dai **documenti aziendali**. Il trattamento dei dati avviene nel rispetto della **privacy** e della conformità al **GDPR**, senza utilizzare i dati degli utenti per l’**addestramento dei modelli**. Vorresti maggiori informazioni? Contatta il nostro team commerciale per attivare Margot e i suoi agenti AI personalizzabili [ Richiedi demo ](https://www.margot-ai.com/richiedi-demo) [ Contattaci ](https://www.margot-ai.com/contatti) ##### [user](https://www.margot-ai.com/author/user)