L'isolamento dei chunk è la pratica di separare il testo recuperato in parti strettamente controllate prima che venga passato a un modello di IA. In un sistema RAG, i documenti vengono spesso suddivisi in chunk per la ricerca e il ranking, ma un chunking non sicuro può lasciare istruzioni nascoste accanto a fatti attendibili e influenzare il comportamento del modello.
Questo è importante perché l'iniezione indiretta di prompt spesso funziona seppellendo direttive dannose all'interno di contenuti dall'aspetto ordinario. Un forte isolamento dei chunk aiuta a ridurre la fuoriuscita di istruzioni tra i contesti mantenendo separato il materiale non attendibile, etichettandone la fonte e limitando quanto di esso il modello può vedere alla volta. I difensori lo usano insieme al tracciamento della provenienza, ai confini del prompt e al filtraggio dell'output. Negli attacchi reali, una pagina web compromessa o un file caricato possono attivarsi solo quando il relativo chunk viene recuperato e mescolato con la query dell'utente, quindi l'isolamento è un controllo chiave per ridurre la probabilità che i dati recuperati possano indirizzare le risposte o le azioni degli strumenti.