Naar hoofdinhoud
🔒 Voorbeeldmodus. De eerste vijftien Foundations-lessen zijn gratis; deze is Pro. Start een 7-daagse trial om de editor, AI-hints en de rest van het curriculum te ontgrendelen. Kaart vereist, op elk moment opzegbaar in Dashboard.Start 7-daagse trial →
← CursussenAI Engineering with PythonModule 3 · RAG (Retrieval-Augmented Generation)Chunking-strategieënwrite36 / 105
+100 XP
Opdracht
📝 **Vraag:** **Schrijf de functie** \`chunk_count(total_tokens, chunk_size, overlap)\` die het aantal chunks retourneert dat een document produceert met chunking in een schuifvenster. Specificatie: elk stuk bestaat uit 'chunk_size'-tokens. Elke chunk overlapt de vorige met \`overlap\` tokens - dus de *stap* (effectieve nieuwe tokens per chunk) is \`chunk_size - overlap\`. Het eerste deel begint bij 0; er worden steeds nieuwe chunks toegevoegd totdat de startpositie groter is dan \`total_tokens\`. Formule: \`\`\` stap = chunk_size - overlap count = ceil(max(0, totaal_tokens - overlap) / stap) \`\`\` (Edge case: als \`total_tokens <= chunk_size\`, is dat nog steeds 1 chunk.) Druk vervolgens het aantal chunks af voor deze drie configuraties van een document met 50.000 token: \`\`\` 500/50: 111 800/80: 70 1500/200: 39 \`\`\` De drievoudige daling van 111 chunks naar 39 chunks → dat is de afweging tussen de inbeddingskosten die senior ontwikkelaars expliciet maken voordat ze 1 miljoen documenten indexeren. 📋 Kies het juiste antwoord. 💡 **Hint:** Herlees de bovenstaande theorie als je het niet zeker weet.
✏️ Schrijf hier je code
🐍
Python laden...
Eenmalige download (~1 MB). Daarna direct beschikbaar.
📊 Resultaat
Klik op Uitvoeren om het resultaat te zien...

💬 Discussie

Wees de eerste — stel een vraag of deel een tip.
Log in om mee te doen aan de discussie. Lezen is gratis.
Discussie laden…