在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）的应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation,RAG）技术正变得越来越重要。RAG技术通过结合检索和生成能力，为模型提供了丰富的外部知识源，从而生成更准确、更符合上下文的答案。本文将深入探讨RAG技术中的文档分块策略，这些策略对于提高检索效率和生成质量具有决定性作用。
一、文档分块策略的重要性
文档分块是RAG技术中的关键步骤，它影响着模型对信息的检索和理解。合理的分块策略可以：
二、固定大小分块
固定大小分块是一种简单且计算成本低的方法，适用于对文本进行均匀划分，便于模型处理。
核心优势：
示例代码：
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplittertext_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(encoding="cl100k_base",chunk_size=100,chunk_overlap=0)texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)三、基于结构的分块
基于结构的分块方法利用文档的固有结构，如HTML或Markdown中的标题和段落，以保持内容的逻辑性和完整性。
核心优势：
示例代码：
from langchain.text_splitter import HTMLHeaderTextSplitterhtml_string = "<html>...</html>"headers_to_split_on = [("h1", "Header 1"), ("h2", "Header 2"), ("h3", "Header 3")]html_splitter = HTMLHeaderTextSplitter(headers_to_split_notallow=headers_to_split_on)html_header_splits = html_splitter.split_text(html_string)四、基于语义的分块
基于语义的分块策略关注于文本的语义独立性，确保每个分块包含完整的语义信息。可以通过标点符号、自然段落或使用NLTK、Spacy等工具实现。
核心优势：
示例代码：
from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunkerfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingstext_splitter = SemanticChunker(OpenAIEmbeddings())docs = text_splitter.create_documents([state_of_the_union], breakpoint_threshold_type="percentile")print(docs[0].page_content)五、递归分块
递归分块是一种动态的分块方法，可以使用一组分隔符，以分层和迭代的方式将文本划分为更小的块，动态适应不同类型的文本数据。
核心优势：
示例代码：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(# 指定每个文本块（chunk）的大小为100个字符chunk_size=100,# 设置相邻文本块之间的重叠字符数为20chunk_overlap=20,# 指定用于测量文本长度的函数length_function=len,# 不使用正则表达式作为分隔符来分割文本is_separator_regex=False,)texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])print(texts[0])print(texts[1])总结：
选择合适的文档分块策略对于提升RAG技术的效果至关重要。不同的分块策略适用于不同的场景，可以根据应用需求和数据特性选择单一策略或组合使用多种策略。通过合理的分块，可以增强RAG技术结合检索和生成能力，为大模型语言提供更准确、高效的答案。
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