1、RAG 系統的“痛點”：分塊

對于許多 AI 工程師來說，檢索增強生成（RAG）是一個讓人又愛又恨的技術。理論上，它非常簡單：從你的私有中知識庫找到相關信息，然后讓大語言模型（LLM）基于這些信息生成回答。但在實際操作中，面對海量混亂的數據，你往往會陷入無盡的調試循環：

• 調整文本塊（Chunking）
• 切換嵌入模型（Embedding models）
• 更換檢索器（Retrievers）
• 微調排序器（Rankers）
• 重寫提示詞（Prompts）

即便如此，你可能還是會收到模型冷冰冰的回復：“我找不到足夠的信息來回答你的問題?！备愀獾氖牵€可能一本正經地輸出完全錯誤的答案，也就是我們常說的“幻覺”。

2、核心秘訣：分塊的藝術

RAG 系統中有許多復雜的組件，但分塊（Chunking）才是默默決定整個系統成敗的關鍵。不同的數據類型、文件格式、內容結構和使用場景，都需要量身定制的分塊策略。一旦分塊出錯，你的模型就會“摸不著頭腦”，無法精準地捕捉到核心信息。

為了解決這個難題，本文將深入解析 22 種分塊策略，從基礎到進階，并為你提供何時該使用哪種策略的指南，讓你的 RAG 系統真正高效運轉。

下文詳細剖析之。

RAG 21 種分塊策略剖析 

一、基礎分塊策略（處理簡單的文本結構）

1. 基礎分塊法（按換行符分割）

• 原理：遇到換行符就分割文本，簡單直接。
• 適用場景：適用于內容按行分隔的文本，比如：筆記、FAQ、聊天記錄或每行都包含完整語義的轉錄稿。

2. 定長分塊法（固定大小分塊）

• 原理：按固定的字符數或單詞數切割文本，即使會切斷句子或語義單元。
• 適用場景：適用于原始、雜亂的非結構化文本，比如：掃描文檔、質量較差的轉錄稿。

3. 滑動窗口分塊法

• 原理：類似定長分塊，但每個文本塊與前一塊有重疊，以保持上下文的連貫性。
• 適用場景：適合需要保持長句間邏輯關系的文本，比如：議論文、敘述性報告。

4. 按句分塊法

• 原理：在句子結尾（句號、問號、感嘆號）處分割文本。
• 適用場景：適用于語義清晰的規整文本，比如：技術博客、文檔摘要。

5. 按段分塊法

• 原理：依據段落（通常以雙換行符為界）分割文本。
• 適用場景：當按句分塊過于零碎時，或處理已具備段落結構的文檔，比如：博客文章、研究報告。

6. 按頁分塊法

• 原理：將每個物理頁面視為一個獨立的文本塊。
• 適用場景：適用于有固定頁面的文檔，比如：PDF、演示文稿，以及需要引用頁碼的檢索場景。

二、高級分塊策略（處理復雜的數據結構）

7. 按預定結構分塊法

• 原理：根據固定的結構化元素（比如：HTML 標簽、JSON 字段）分割文本。
• 適用場景：處理系統日志、JSON 記錄、CSV 文件或 HTML 文檔等結構化數據。

8. 基于文檔層級的分塊法

• 原理：根據文檔本身的層級結構（標題、子標題、章節）進行分塊。
• 適用場景：適用于有清晰章節結構的技術文章、操作手冊、學術論文。

9. 基于關鍵詞的分塊法

• 原理：在預設關鍵詞出現的地方分割文本，將它們作為新的邏輯斷點。
• 適用場景：文檔沒有標題但有標志性關鍵詞（如“Note”、“Summary”）時使用。

10. 基于實體的分塊法

• 原理：使用命名實體識別（NER）技術，將與特定實體（人物、地點、產品）相關的文本分組。
• 適用場景：處理新聞報道、法律合同或任何實體對理解至關重要的文件。

11. 基于詞元數的分塊法

• 原理：通過分詞器（Tokenizer）按詞元數量分割文本。
• 適用場景：適用于無標題、無段落的非結構化文檔，尤其是在 LLM 詞元限制較低時。

12. 基于主題的分塊法

• 原理：使用主題建?；蚓垲愃惴?，將語義相關的句子或段落合并為一組。
• 適用場景：文檔涵蓋多個主題，且主題轉換平緩，沒有明確的標題或關鍵詞標記。

13. 表格感知分塊法

• 原理：獨立識別并處理表格內容，將其轉換為 JSON 或 Markdown 格式。
• 適用場景：處理包含表格的文檔。

14. 內容感知分塊法

• 原理：根據內容類型（段落、表格、列表）動態調整分塊策略。
• 適用場景：處理混合格式的文檔，需保持原生格式完整性的場景。

15. 上下文增強分塊法

• 原理：在嵌入之前，使用 LLM 為每個文本塊注入簡短且相關的上下文。
• 適用場景：處理財報、合同等復雜文檔，前提是知識庫內容在 LLM 詞元限制內。

16. 語義分塊法

• 原理：基于嵌入相似度，聚合語義相關的句子或段落。
• 適用場景：當基礎分塊法失效時，或處理包含混雜主題的長文檔。

17. 遞歸分塊法

• 原理：先使用大粒度分隔符（比如：段落）分塊，如果分塊過大，再遞歸使用小粒度分隔符（比如：句子）繼續分割，直到滿足大小要求。
• 適用場景：處理句子長度不規則、不可預測的文本，如訪談記錄。

18. 嵌入優先分塊法

• 原理：先將所有句子嵌入，再根據相鄰句子的相似度合并或拆分。
• 適用場景：適用于完全無結構的文檔，或當基礎方法效果不佳時。

19. 基于大模型/智能體的分塊法

• 原理：將分塊決策完全交給 LLM，由其自主判斷如何分割文本。
• 適用場景：內容非常復雜、結構不明確，需要類似人類判斷力來分塊的場景。

20. 分層分塊法

• 原理：將文本按多個層次（章節、段落）分塊，以不同粒度檢索信息。
• 適用場景：處理有清晰層次結構的文檔，希望同時探索整體概述和詳細信息的場景。

21. 多模態分塊法

• 原理：針對不同類型的內容（文本、圖像、表格）采用不同的分塊策略。
• 適用場景：處理包含多種媒體形式的文檔。

22. BONUS：混合分塊法

• 原理：融合多種分塊技術、啟發式規則和 LLM，以提升分塊的可靠性。
• 適用場景：當單一方法不足以應對復雜數據結構時。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐