{"id":10412,"date":"2026-09-15T12:30:00","date_gmt":"2026-09-15T10:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/?p=10412"},"modified":"2026-09-10T12:15:10","modified_gmt":"2026-09-10T10:15:10","slug":"chunk-grose-und-uberlappung-in-einer-rag-wissensbasis-auswirkungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/cloud-ai-de\/chunk-grose-und-uberlappung-in-einer-rag-wissensbasis-auswirkungen\/","title":{"rendered":"Chunk-Gr\u00f6\u00dfe und \u00dcberlappung in einer RAG-Wissensbasis: Auswirkungen auf Embedding-Zahl, Token-Budget und Neuindexierung"},"content":{"rendered":"<p>Eine Wissensbasis f\u00fcr einen KI-Assistenten beginnt damit, lange Dokumente in kurze Abschnitte zu zerlegen. Zwei Zahlen entscheiden dar\u00fcber, wie das geschieht: wie lang ein Abschnitt sein soll, und wie weit zwei aufeinanderfolgende Abschnitte einander \u00fcberlappen. Beide sind in einer Minute eingetragen, gelten f\u00fcr den gesamten Bestand und lassen sich nachtr\u00e4glich nur \u00e4ndern, indem alles noch einmal von vorn verarbeitet wird.<\/p>\n<p>Und beide werden zweimal bezahlt: einmal beim Aufbau der Wissensbasis, und danach bei jeder einzelnen Frage aufs Neue. Deshalb lohnt es sich, sie auszurechnen statt sie zu sch\u00e4tzen.<\/p>\n<p>Gemessen wird in Token &#8211; grob gesagt in Wortteilen; hundert Token sind etwa siebzig W\u00f6rter deutscher Prosa. Jeder fertige Abschnitt wird in eine lange Zahlenfolge \u00fcbersetzt, die seine Bedeutung festh\u00e4lt. Diese Zahlenfolge hei\u00dft Einbettung, und gesucht wird sp\u00e4ter nicht im Text, sondern in ihr.<\/p>\n<figure class=\"lw-diagram\">\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/wp-content\/uploads\/diagrams\/abschnittsgroesse-de.png\" width=\"1120\" height=\"580\" loading=\"lazy\" alt=\"Ein Dokumentstreifen mit zwei Reihen \u00fcberlappender Abschnitte: bei 64 Token \u00dcberlappung decken f\u00fcnf Abschnitte denselben Bereich ab, f\u00fcr den es bei 128 sechs braucht\"><figcaption>Dasselbe Dokument, dieselbe Abschnittsgr\u00f6\u00dfe. Nur die Schrittweite unterscheidet sich &#8211; und mit ihr die Zahl der Abschnitte.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Warum die \u00dcberlappung Geld kostet<\/h2>\n<p>Die Abschnitte r\u00fccken nicht um ihre volle L\u00e4nge vor, sondern nur um den Teil, der nicht \u00fcberlappt. Bei einer Abschnittsgr\u00f6\u00dfe von 512 Token und einer \u00dcberlappung von 64 r\u00fcckt jeder Abschnitt also um 448 vor. F\u00fcr dasselbe Dokument braucht es damit mehr Abschnitte &#8211; und weil jeder Abschnitt in voller L\u00e4nge abgelegt wird, landet der \u00fcberlappende Teil zweimal im Speicher.<\/p>\n<p>Die Tabelle zeigt, was das f\u00fcr ein Dokument von 200.000 Token bedeutet, bei einer Abschnittsgr\u00f6\u00dfe von 512.<\/p>\n<table style=\"width:100%;border-collapse:collapse\">\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">\u00dcberlappung<\/th>\n<th style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">Abschnitt r\u00fcckt vor um<\/th>\n<th style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">Zahl der Abschnitte<\/th>\n<th style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">Abgelegt insgesamt<\/th>\n<th>Aufschlag<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">64 Token (12 %)<\/td>\n<td>448<\/td>\n<td>447<\/td>\n<td>228.864<\/td>\n<td>+14 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">128 Token (25 %)<\/td>\n<td>384<\/td>\n<td>521<\/td>\n<td>266.752<\/td>\n<td>+33 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">256 Token (50 %)<\/td>\n<td>256<\/td>\n<td>781<\/td>\n<td>399.872<\/td>\n<td>+100 %<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Die letzte Zeile lohnt sich zu merken: Eine \u00dcberlappung von der halben Abschnittsgr\u00f6\u00dfe legt jedes Token zweimal ab. Der Aufschlag w\u00e4chst nicht gleichm\u00e4\u00dfig mit der \u00dcberlappung, sondern schie\u00dft hoch, sobald der Vorschub schmal wird. Deshalb liegt der brauchbare Bereich zwischen zehn und zwanzig Prozent, und deshalb braucht alles oberhalb eines Drittels einen Grund.<\/p>\n<h2>Wof\u00fcr die \u00dcberlappung \u00fcberhaupt da ist<\/h2>\n<p>Ein starrer Schnitt trennt dort, wo der Z\u00e4hler abl\u00e4uft, und das ist regelm\u00e4\u00dfig mitten in dem Satz, in dem die Antwort steht. Die \u00dcberlappung sorgt daf\u00fcr, dass dieser Satz in mindestens einem Abschnitt vollst\u00e4ndig vorkommt &#8211; und das ist ihre gesamte Aufgabe.<\/p>\n<p>Die \u00dcberlappung muss also nur so gro\u00df sein wie die Stelle, die nicht zerrissen werden darf. Bei Flie\u00dftext sind zwei bis drei S\u00e4tze gro\u00dfz\u00fcgig, und zwei bis drei S\u00e4tze sind etwa sechzig bis hundert Token. Gr\u00f6\u00dfere Werte werden meist aus Vorsicht gew\u00e4hlt und im Speicher bezahlt, ohne etwas einzubringen: Ein Satz, der ohnehin vollst\u00e4ndig in einen Abschnitt passt, passt nicht vollst\u00e4ndiger hinein, weil er auch im n\u00e4chsten steht.<\/p>\n<h2>An der Struktur zu schneiden schl\u00e4gt das Schneiden nach Zahl<\/h2>\n<p>Die bessere Antwort auf dasselbe Problem ist, gar nicht erst mitten im Satz zu trennen. An \u00dcberschriften zu schneiden, dann an Abs\u00e4tzen und erst dann auf eine Tokenzahl zur\u00fcckzufallen, wenn ein Absatz die Gr\u00f6\u00dfe \u00fcbersteigt, nimmt der \u00dcberlappung den gr\u00f6\u00dften Teil ihres Grundes &#8211; und es erzeugt Abschnitte, deren Inhalt zusammengeh\u00f6rt, was die Einbettung ja abbilden soll.<\/p>\n<p>Die Erg\u00e4nzung, die fast nichts kostet, ist der \u00dcberschriftenpfad je Abschnitt, dem Text vorangestellt. Ein Abschnitt, der mit <em>Handbuch &gt; Abrechnung &gt; K\u00fcndigung<\/em> beginnt, wird besser gefunden und liest sich in der Vorgabe besser, weil er den Zusammenhang mitbringt, den der Schnitt genommen hat.<\/p>\n<h2>Zwei Gr\u00f6\u00dfen, zwei verschiedene Fehler<\/h2>\n<table style=\"width:100%;border-collapse:collapse\">\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">Abschnittsgr\u00f6\u00dfe<\/th>\n<th>Was sie gut kann<\/th>\n<th>Wie sie scheitert<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">128 \u2013 256<\/td>\n<td>genauer Abruf, der Treffer ist genau die Stelle<\/td>\n<td>die Stelle kommt ohne den Satz an, der sie erkl\u00e4rt<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">400 \u2013 800<\/td>\n<td>ein Absatz samt Zusammenhang, ein Thema je Einbettung<\/td>\n<td>kaum; das ist der Arbeitsbereich<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"white-space:nowrap;vertical-align:top\">1024 \u2013 2048<\/td>\n<td>ganze Kapitel, nichts wird je abgeschnitten<\/td>\n<td>die Einbettung mittelt mehrere Themen und passt auf nichts scharf<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Der Fehler gro\u00dfer Abschnitte ist der von au\u00dfen schwer sichtbare. Eine Einbettung ist ein einziger Punkt f\u00fcr den ganzen Text; ein Abschnitt \u00fcber drei Gegenst\u00e4nde liegt also irgendwo zwischen allen dreien und keinem nahe. Der Abruf meldet das nicht, er liefert einfach etwas anderes, und die Antwort entsteht aus einer Stelle, die nicht ganz die richtige war.<\/p>\n<h2>Die Kosten, die wiederkehren<\/h2>\n<p>Einen Bestand einzubetten ist billig und geschieht einmal. Die Abschnittsgr\u00f6\u00dfe ist aber zugleich die Einheit, in der der abgerufene Text gemessen wird, den der Assistent bei jeder Frage vorgelegt bekommt &#8211; und der wird jedes Mal bezahlt. Acht Abschnitte zu 512 Token sind 4096 Token, die das Modell liest, bevor es die Frage \u00fcberhaupt gesehen hat.<\/p>\n<p>Auf diese Zahl ist auszulegen, denn sie multipliziert sich mit der Zahl der Fragen und nicht mit der Gr\u00f6\u00dfe des Bestands. Die Abschnittsgr\u00f6\u00dfe zu halbieren und daf\u00fcr doppelt so viele Abschnitte abzurufen, l\u00e4sst die Rechnung gleich und erh\u00f6ht die Genauigkeit; sie zu halbieren, ohne die Anzahl anzufassen, halbiert die Rechnung und riskiert, mit zu wenig Zusammenhang anzukommen. Beides sind Entscheidungen, und beide stehen in derselben Zeile.<\/p>\n<h2>Die Einstellung zu \u00e4ndern hei\u00dft neu aufzubauen<\/h2>\n<p>Die Abschnittsgrenzen stecken in den Einbettungen. Eine andere Gr\u00f6\u00dfe erzeugt andere Texte, andere Einbettungen und andere Kennungen, eine teilweise Umstellung gibt es also nicht &#8211; der Bestand wird neu eingebettet, und anderswo gespeicherte Kennungen zeigen auf Abschnitte, die es nicht mehr gibt.<\/p>\n<p>Das spricht f\u00fcr eine Gewohnheit von Anfang an: Rohdokumente, Schnitt und Einbettung als drei getrennte Schritte zu f\u00fchren und das Zwischenergebnis auf die Platte zu schreiben. Neu einzubetten ist dann ein erneuter Lauf des letzten Schritts auf einem bereits aufbereiteten Bestand statt eines Nachmittags, an dem rekonstruiert wird, wie der Text \u00fcberhaupt hineingekommen ist.<\/p>\n<div class=\"lw-quellen\">\n<h2>Quellen<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.cloud.google.com\/vertex-ai\/generative-ai\/docs\/embeddings\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Vertex AI text embeddings<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zwei Zahlen, vor dem ersten Lauf gew\u00e4hlt, entscheiden \u00fcber die Zahl der Einbettungen, \u00fcber den Kontextanteil jeder Antwort und dar\u00fcber, ob eine ge\u00e4nderte Einstellung das vollst\u00e4ndige Neueinbetten bedeutet. Alles drei ist Rechnen.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15171,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[92094,92418],"class_list":["post-10412","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-cloud-ai-de","tag-google-cloud-de","tag-llm-de"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Chunk-Gr\u00f6\u00dfe und \u00dcberlappung in einer RAG-Wissensbasis: Auswirkungen auf Embedding-Zahl, Token-Budget und Neuindexierung - Lukas Wojcik - Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie Abschnittsgr\u00f6\u00dfe und \u00dcberlappung die Zahl der Einbettungen, das Tokenbudget je Frage und die G\u00fcte des Abrufs bestimmen \u2013 mit Rechenbeispiel.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/cloud-ai-de\/chunk-grose-und-uberlappung-in-einer-rag-wissensbasis-auswirkungen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Chunk-Gr\u00f6\u00dfe und \u00dcberlappung in einer RAG-Wissensbasis: Auswirkungen auf Embedding-Zahl, Token-Budget und Neuindexierung - 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