在语义搜索中处理长文档需要一些策略来管理信息密度同时保留上下文。主要挑战在于平衡处理大量文本的需求与嵌入模型的限制（它们通常有 token 限制，例如 512 或 4k token）。为了解决这个问题，开发者通常会将文档分解成更小的块，使用元数据保留结构上下文，并应用后处理技术来优化结果。让我们详细探讨这些步骤。
首先，文档分块是必不可少的。将文本分解成逻辑段，例如段落、章节或固定大小的窗口（例如 256 token）。例如，一篇研究论文可以按章节划分，如“摘要”、“方法”和“结果”。这确保了每个块都包含一个连贯的想法，同时符合模型限制。使用 BERT 或 sentence-transformers 等模型时，重叠块（例如，在 256 token 的段落上滑动 128 token 的窗口）有助于保留相邻部分之间的上下文。LangChain 或简单的 Python 脚本等工具可以自动化此分拆过程。然而，避免将块分得过小，以免失去更广泛的含义——根据您的数据和模型尝试不同的长度。
接下来，用元数据和结构丰富块。包含文档标题、章节标题或实体标签（例如，“作者：John Doe”或“主题：机器学习”）等信息，以帮助搜索系统理解块之间的关系。例如，在法律文档中，附加像“第 2.1 节：责任”这样的元数据可以使系统在检索期间优先考虑相关章节。索引时，将块文本的嵌入与元数据过滤器相结合。这种混合方法可以提高精度——想象一下在合同中搜索“隐私条款”，并使用元数据聚焦于标记为“数据保护”的章节。Elasticsearch 或 FAISS 等工具可以将嵌入与元数据一起存储，以便进行高效过滤。
最后，通过重排和聚合来优化结果。检索出顶部块后，使用交叉编码器模型（例如，计算密集型模型如 BERT-large）通过将查询与每个完整块进行比较来重排它们。这可以弥补初始检索过程中可能出现的上下文丢失。例如，关于“神经网络优化”的查询可能最初匹配泛泛提及“优化”的块，但重排可以突出讨论“CNN 中的梯度下降”的块。此外，聚合来自多个相关块的结果以构建全面的答案。如果用户询问疾病的症状，可以将医学论文中“诊断”和“临床表现”章节的信息相结合。Hugging Face 的 Transformers 或 Haystack 等库为此类步骤提供了管道。
通过结合分块、元数据丰富和后处理，开发者可以有效处理长文档而不会牺牲搜索质量。关键是通过周到的分段来维护上下文，并利用元数据和重排来弥合局部块与文档更广泛含义之间的差距。