在对长篇法律文档进行分块以进行向量化时，重点在于保留逻辑结构、维持上下文并实现准确检索。法律文本通常包含嵌套章节、交叉引用和精确术语，因此您的分块策略应平衡可读性和机器处理需求。首先分析文档的内在结构——利用章节、子章节和段落等自然分隔符作为分块边界。例如，合同可以分为“定义”、“义务”和“终止”条款，每个条款作为一个独立的块。将块保持在 512 token 以下（许多嵌入模型常见的限制），以避免截断并确保与下游工具的兼容性。
策略性地重叠块以保留关键概念跨越多个章节时的上下文。例如，如果“责任”条款引用了之前块中的“保密”章节，则在下一个块中包含前文的 10-15% 以保留关系。但是，避免过度重叠以防止嵌入冗余。LangChain 的文本分割器或自定义基于 regex 的解析器等工具可以通过滑动窗口自动实现此操作。对于表格或编号列表，将其视为原子单元——在结构中间分割它们可能会使其含义失效。始终使用与您的嵌入模型匹配的分词器（例如 Hugging Face 的用于 BERT 类模型的 transformers）在分割后验证块大小。
包含元数据以增强搜索准确性。为每个块附加章节标题、页码或文档 ID，以便在检索期间进行过滤。例如，专利文档中的一个块可能包含元数据，如 {"section": "Claims", "patent_id": "US-12345"}。如果使用 PDF，请使用 PyPDF2 或 pdfplumber 等布局感知工具提取文本，以保留标题和缩进作为结构线索。最后，使用示例查询测试分块输出，以确保模型能够检索相关章节。如果关于“终止通知期”的查询始终遗漏正确的条款，请调整分块边界或元数据标记以改进对齐。