有效的文档索引依赖于分块策略，这些策略需要在上下文保留、可搜索性和计算效率之间取得平衡。 三种广泛使用的方法是 固定大小分块、内容感知分块 和 语义分块，每种方法都适用于不同的文档类型和用例。 选择正确的方法取决于您的数据结构、搜索系统的要求以及简单性和准确性之间的权衡。
固定大小分块 将文本分割成基于字符或令牌计数的统一片段（例如，每个块 500 个单词或 2,000 个字符）。 这种方法易于实施，并且适用于具有一致格式的文档，例如日志或技术报告。 例如，使用 Python 的 textwrap 或具有重叠的滑动窗口（例如，块大小的 10%）可以防止在句子中间分割并保留上下文。 但是，固定大小的块可能会破坏相关的想法（例如，将代码示例与其解释分开），这可能会降低检索准确性。 像 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter 这样的工具可以自动执行此过程，同时允许配置块大小和重叠。
内容感知分块 利用文档结构来创建有意义的片段。 例如，按标题（例如，## 部分）拆分 Markdown 文件或按标签（例如，<div> 或 <section>）拆分 HTML/XML 文档，确保块与逻辑单元对齐。 这种方法比固定大小的分割更好地保留了上下文，尤其是在具有清晰层次结构的技术文档或文章中。 开发人员可以使用 BeautifulSoup 或 json.loads 等库解析 JSON/XML 以提取嵌套部分。 但是，它要求文档具有一致的格式，这使其对于电子邮件或社交媒体帖子等非结构化文本效果较差。
语义分块 使用自然语言处理 (NLP) 根据含义对文本进行分组。 技术包括句子嵌入相似性（例如，使用 sentence-transformers）来检测主题变化或使用 spaCy 等工具对段落进行聚类。 例如，研究论文可能会在由关键词（“方法”、“结果”）标识的部分边界处拆分。 更高级的方法涉及 Transformer 模型（例如，BERT）以动态检测上下文边界。 虽然这种方法最大限度地提高了搜索的相关性，但它增加了计算开销和复杂性。 混合策略（例如，使用语义分析来指导固定大小的分割）可以平衡准确性和性能。
开发人员应该尝试这些方法的组合。 例如，首先按代码示例（内容感知）对 API 文档进行分块，然后对较长的部分应用固定大小的分割。 使用 recall@k 等基准测试检索准确性以验证该策略。 langchain、nltk 或自定义正则表达式解析器等库可以简化实施，同时保持系统适应不同的文档类型。