为了为 RAG（检索增强生成）应用实现高效的文档分块，重点是在上下文保留和处理效率之间取得平衡。分块涉及将大型文档拆分为较小的、语义上有意义的片段，RAG 模型可以有效地处理这些片段。关键是确保分块足够小，以避免压倒模型的上下文窗口，但又要足够大，以保留准确检索所需的信息。首先分析您的数据：非结构化文本（如文章）通常需要与结构化数据（如代码或表格）不同的分块策略。常见的方法包括固定大小窗口分割、使用自然语言处理 (NLP) 进行语义分割，或将规则与机器学习相结合的混合方法。
首先，根据您的数据类型选择一种分块方法。对于一般文本，固定大小的分块（例如，每个分块 256 个 token）带有重叠（例如，分块之间 10-20% 的重叠）可以很好地防止在边界处丢失上下文。像 spaCy 或 NLTK 这样的工具可以帮助逻辑地分割句子或段落。例如，将技术手册分割成 300 个 token 的分块，并带有 50 个 token 的重叠，可以确保每个部分都保留相关的图表和解释。对于像代码这样的结构化内容，使用语法感知分割（例如，分离函数或类）来保持逻辑单元的完整性。Markdown 文档可以按标题进行分块（例如，在每个 H2 部分进行分割）。像 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter 这样的库可以自动进行固定大小的分割，同时尊重自然中断（例如，段落），而像 LlamaIndex 这样的框架提供基于节点的分块，并带有元数据跟踪。
接下来，通过测试优化分块大小和重叠。通过测量返回相关分块以进行示例查询的频率来评估检索性能。例如，如果 RAG 系统由于关键细节在分块之间被分割而遗漏了答案，请增加重叠或调整分块大小。像 SentenceTransformers 库这样的工具可以帮助测试分块和查询之间的语义相似性。如果您的数据包含表格或图像，请将文本分块与多模态元数据（例如，“表格 1 显示销售数据”）配对，以提高检索准确性。最后，考虑动态分块：使用规则或轻量级分类器调整每个文档类型的策略（例如，法律合同与新闻文章）。例如，新闻文章可以使用 200 个 token 的分块进行基于句子的分割，而合同可以按条款进行分块。使用真实世界的查询不断验证以完善您的方法。