文本分块（Chunking）

在RAG（检索增强生成）系统中，**文本分块（Chunking）**是将长文档切分为更小、语义连贯的片段的核心技术。以下是其定义、必要性及常用方法的详细分析：

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### 一、什么是文本分块？
文本分块是将长文档分割为语义一致的小单元（如段落、句子或自定义片段）的过程。其核心目标是通过**保留上下文**和**语义完整性**，使检索阶段能精准定位相关片段，并为大模型生成提供高效输入。

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### 二、为什么要文本分块？
分块的必要性源于以下关键挑战：
1. **大模型输入限制** 
   大模型（如GPT-4）的上下文窗口有限（通常为4K-32K Token），直接处理长文档会导致截断和信息丢失。
2. **提升检索效率** 
   长文档整体嵌入会导致语义稀释，分块后向量化能更精准匹配用户查询。例如，若文档包含多个主题，分块可避免检索出无关内容。
3. **保持语义连贯性** 
   分块可避免语义混杂（如将不同段落合并），确保每个块表达单一主题或逻辑单元，从而提高生成答案的质量。
4. **降低计算成本** 
   小块的向量化、存储和检索成本显著低于长文本，优化系统性能。

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### 三、文本分块的主要方法
分块方法需根据文档类型、应用场景和模型特性选择，常见策略如下：

#### 1. **基础分块方法**
• **固定长度分块** 
  按字符数或Token数均匀分割（如每500字符），实现简单但可能切断句子。需搭配重叠（如滑动窗口）缓解问题。
• **递归字符分割** 
  优先按自然分隔符（段落→句子→标点）逐级切分，保留文本结构。LangChain的`RecursiveCharacterTextSplitter`是典型工具。
• **基于段落/标题分块** 
  针对结构化文档（如Markdown、PDF），按章节或标题分割，保留逻辑层次。

#### 2. **进阶分块方法**
• **语义分块** 
  通过嵌入模型（如BERT）计算相邻文本相似度，动态划分语义边界。优点是可捕捉深层关联，但计算成本高。
• **滑动窗口分块** 
  设置窗口大小（如500词）和步长（如100词），生成重叠块以减少上下文断裂，适用于长文本。
• **元分块（Meta-Chunking）** 
  引入LLM判断分块边界，例如：
  • **边际采样分块**：基于概率差异调整边界；
  • **困惑度分块**：通过句子困惑度识别逻辑断点。
• **延迟分块（Late Chunking）** 
  先嵌入完整文档，再分块优化检索效果，尤其适合复杂文本。

#### 3. **特殊场景分块**
• **多模态分块** 
  针对非文本数据（如图像、音频），使用CLIP、Wav2Vec等模型对齐跨模态语义后分块。
• **命题级分块** 
  将文本分割为单个事实的最小单元，增强信息密度。

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### 四、分块策略选择建议
• **文档类型**：结构化文本（法律文件）适合递归分割，非结构化文本（社交媒体）可用固定长度或语义分块。
• **模型适配**：短块（100-256 Token）适合BERT类模型，长块（512+ Token）适配GPT-4等大窗口模型。
• **实验调优**：通过A/B测试确定最佳块大小，微软研究表明较小块（如100 Token）可能更优。

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### 总结
文本分块是RAG系统的核心环节，直接影响检索精度和生成质量。需结合文档特性、模型能力与应用场景动态调整策略。未来趋势是结合LLM的智能分块与多模态对齐技术，进一步提升系统鲁棒性。

演示网站：[ChunkViz](https://chunkviz.up.railway.app/#explanation)

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