Bir yapay zeka uygulamasının verdiği yanıtın kalitesi, çoğu zaman modelden önce kendisine sunulan metin parçalarının kalitesiyle belirlenir. Cümlenin ortasından bölünmüş bir parça, başlığından koparılmış bir tablo ya da her sayfada tekrar eden altbilgi metni, doğru belgeye ulaşılsa bile yanlış veya eksik yanıt üretir. Parçalama bu nedenle teknik bir ayrıntı değil, erişim kalitesini doğrudan belirleyen bir tasarım kararıdır ve ölçülerek iyileştirilmesi gerekir. Dört modüllük atölye, gerçek kurumsal belgeler üzerinde uygulamalı ilerler. Katılımcılar farklı dosya türleri için ayrıştırma ve düzen analizi yaklaşımlarını dener, sabit boyut, örtüşmeli, yapısal ve anlamsal parçalama stratejilerini erişim kalitesi üzerinden karşılaştırır, parça metadata şemasını tasarlar. Son modülde alım hattı zamanlanır, kaynak güncellemelerinin yayılması ve eski parçaların temizlenmesi kurgulanır. Çıktı, ölçümle gerekçelendirilmiş bir parçalama stratejisi ve çalışan bir hattır.