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网站功能模块设计,建设网站要电脑才能吗,个人网站如何建,查二级建造师个人信息查询文章详解了RAG系统中提升效果的关键环节——分块(Chunking)策略#xff0c;系统介绍了固定大小、语义、递归、文档、智能体、句子和段落七种主流分块方法#xff0c;分析其优缺点与应用场景。实践建议从512 tokens搭配10-15%重叠率起步#xff0c;优先采用递归和句子分块系统介绍了固定大小、语义、递归、文档、智能体、句子和段落七种主流分块方法分析其优缺点与应用场景。实践建议从512 tokens搭配10-15%重叠率起步优先采用递归和句子分块强调需根据业务需求选择策略并通过Precision和Recall指标评估效果。一、引言为什么同样是做 RAG有的效果拔群有的却差强人意分块Chunking策略可能是那个被你忽略的关键环节。什么是ChunkAI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成RAG的性能至关重要。为什么在RAG中需要Chunk在RAG中检索到正确的信息是关键但当知识库非常庞大可能包含数百万字或文档时使用有效的RAG分块技术对于从这类大型数据集中高效检索相关信息就变得至关重要了。举个例子你有一个服务QPS达到千万级还要在30ms内返回结果这时一定会搞一组本地缓存的集群。把你的数据按规则初始化到缓存里就是对应的RAG的Chunk操作。Chunk也是RAG ETL Pipeline中Transform环节的核心组件之一可以比喻成我们切蛋糕在切之前就已经想好要分几块了。让我看看“切蛋糕”有几种手法。二、主流RAG的分块策略详解2.1.固定大小分块策略核心思想根据预定义的字符数或 token 数将文本分成统一的块。工作方式例如固定每块 500 tokens。引入 “重叠区”Overlap来缓解上下文断裂问题。优点实现简单处理速度快不依赖复杂模型。缺点可能破坏语义完整性如拆分句子或段落对结构差异大的文档适应性差。2.2.语义分块策略核心思想根据文本的语义相似度而非物理结构进行分块确保每个 Chunk 内部主题高度相关。工作方式通常通过计算句子 Embedding 的余弦相似度当相似度低于某个阈值时进行分割。优点能创建逻辑上最连贯的 Chunk对后续检索和生成质量提升显著。特别适用于处理主题跳跃较多的文档。缺点计算成本高需要调用 Embedding 模型处理速度较慢。2.3.基于递归分块策略核心思想一种更智能的组合式策略按优先级顺序尝试多种分隔符进行递归分割。工作方式例如优先按段落分割如果段落仍过大再按句子分割最后才按字符数强制分割。优点尽可能保留高级别的语义结构段落 句子 …适应性强能处理多种类型文档。缺点实现稍复杂性能开销高于纯固定大小分块。2.4.基于文档的分块策略核心思想利用文档本身的元数据和结构信息如标题层级、表格、图片说明、PDF 页码等进行智能分割。工作方式例如将一个一级标题下的所有内容包括子标题和段落作为一个大 Chunk或者将每个表格单独作为一个 Chunk。优点完美贴合特定类型文档如法律合同、学术论文、报告的逻辑结构信息组织性强。缺点依赖高质量的文档解析和结构识别通用性相对较弱。2.5.智能体分块策略核心思想这是一种更前沿的动态策略根据 Agent 将要执行的具体任务或目标来决定如何分块。工作方式Agent 会先理解任务然后自适应地从文档中提取和组织最相关的信息块。例如任务是 “总结”则可能提取关键论点任务是 “回答特定问题”则可能精准定位相关证据。优点灵活性和针对性极高能最大化任务效果。缺点实现复杂通常需要强大的规划和推理能力目前还不普及。2.6.基于句子的分块策略核心思想将文本分割成完整的句子确保每个 Chunk 都包含一个或多个完整的思想。工作方式使用 NLP 工具如 NLTK, SpaCy识别句子边界然后可以将几个连续的句子组合成一个 Chunk。优点保证了基本的语义单元完整避免了 “半句话” 的问题。缺点句子长度差异仍可能导致 Chunk 大小不均多个句子组合时如何确定最佳组合仍需策略。2.7.基于段落的分块策略核心思想基于段落的分块通过提示符截取将整个文本划分成多个段落。这种方式同样适合结构清晰的文档。工作方式例如保险条款、法律、论文、AB实验报告等文档。优点优点自然分段语义完整。缺点缺点自然是段落长度不一可能超token限制。其他除以上7种外还有很多大神们总结的切块方法论如按照token、按照层级按照excel sheet页按照pdf页码等。都是针对特定场景。下面我结合实战和中文的切块的方法论做一下总结。三、分块策略的选择与实战优化3.1. 没有“万能”的分块策略现实中不存在一种“one-for-all” 的数据读取和分块方法特别像是 PDF 和 Word 这类复杂格式的文档。比较流行的方案是实用DeepDocOCR、TSR、DLR所以实际中应根据业务制作不同的模板。那么评估Chunk的参数和指标有哪些呢 指标就是Precision和Recall详细看表格****Chunk参数与指标我设计了两套策略512/10%和2500/25 单位token3.2.Chunk策略的选择我的方法论段落分块Paragraph Chunking句子分块Semantic Chunking递归分块Recursive Chunking语义分块Semantic Chunking。现在的RAG框架基本都是基于段落或句子来分块也都都支持\n。的递归分块。那从运营用户角度出发或者第一次切的时候如何傻瓜式操作呢RAGFlow交出了一份方案看一下它的分块核心算法如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取