文章主旨：

探讨文本分块在 RAG 应用中的重要性及其具体策略，以提升检索效率、相关性及生成质量。

关键要点：

• 文本分块能够提升检索相关性，通过聚焦单一语义减少冗余信息干扰。
• 优化检索效率，降低计算成本和延迟，适应向量数据库性能需求。
• 保障生成质量，为 LLM 提供精准的上下文，减少噪声干扰。
• 文本分块是处理长文档的核心手段，可突破 LLM 的上下文窗口限制。
• 合理分块需平衡信息完整性与聚焦性，避免语义割裂。

内容结构：

一 为什么文本切分很重要

• 1.1 提升检索相关性：合理的文本分块能精准匹配用户需求，减少冗余信息干扰。
• 1.2 优化检索效率：分块有助于减少冗余计算，适配向量数据库性能，降低处理成本和提升速度。
• 1.3 保障生成质量：优质分块能为 LLM 提供准确的上下文，避免噪声干扰和信息截断。
• 1.4 适配长文档处理：通过分块将长文档拆解为多个子单元，突破 LLM 的上下文窗口限制并保留细节信息。
• 1.5 平衡完整性与聚焦性：优质分块需在信息完整性与聚焦性间找到平衡，避免过度割裂或冗余。

二 文本该如何切分

• 2.1 TokenTextSplitter：按照令牌数量分块，通过自然边界优化语义逻辑，适用于处理超出上下文窗口限制的文本。
• 2.2 SentenceSplitter：基于句子检测模型，按语义连贯的句子组动态分块，适用于长文本的语义优化处理。
• 2.3 固定长度分块：按照预设固定长度切割，适用于简单无结构文本，但可能割裂语义。
• 2.4 递归分块：先按大粒度分隔符切分，超长块进一步细分，适用于长文档中语义完整性的保留。
• 2.5 按结构分块：依据文本结构特征分块，适合结构化文档如网页、PDF报告等。
• 2.6 按标点分块：以标点符号为依据划分块，适合句子级语义处理，但对长句文本效果有限。

总结：

分块策略需根据文本特点选择合适的方案，常结合多种方法以应对复杂场景。

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江南一点雨

查看原文：RAG应用如何进行有效的文本切分

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江南一点雨

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