在构建 Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统时，文本分块作为关键前置环节，其质量直接影响检索精度与生成内容的相关性。今天给大家推荐一个自己近期整理的项目 ——Awesome-Chunker，一站式聚合并复现了当下主流的文本分块技术，从经典方法到前沿算法应有尽有，助你在 RAG 开发中少走弯路！
1、项目核心价值
让分块不再是难题
在 RAG 任务的探索之路上，相信不少研究者都和我一样，为寻找一个能系统提升分块质量的项目而苦恼。各种解决方案零散琐碎，难以满足从基础到前沿的全流程需求。于是，索性亲手复现并精心整理出 Awesome-Chunker 这个项目。
Awesome-Chunker 的目标十分明确：为 RAG 研究者打造一个全面的文本分块资源库。不管你是想了解基础的字符分块逻辑，还是探索基于大模型的语义分块技术，在这里都能找到对应的学术原理、算法解析和代码实现。项目不仅整合了多种分块方法，还贴心地提供了模型下载和环境配置指南，让小伙伴们能快速上手实践。
2、已实现的分块方案
经典分块：稳扎稳打的基础方案
经典分块方法就基于字符、文档类型等基础维度进行分块，简单高效且实用性强。
字符分割：支持手动设定固定字符长度分割，也集成了 LangChain 的 CharacterTextSplitter 和 Llama Index 的 SentenceSplitter，满足不同场景下的字符级分块需求，代码都在 classic_chunker/character_splitting.py 中。
文档特定分割：针对 Markdown、Python、JavaScript 等不同类型文档，有专门的分割策略，代码位于 classic_chunker/document_specific_splitting.py。
递归字符文本分割：利用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter，基于不同分隔符层级进行递归分割，让分块更符合文本结构，代码在 classic_chunker/recursive_character_text_splitting.py。
基于Sentence Transformer语义分块
语义分块是提升 RAG 效果的关键一环，它基于语义相似度对文本块进行聚类和合并。核心代码在 semantic_chunker/core.py，其中 sentence_order.py 保持句子顺序不变，sentence_disorder.py 则通过语义聚类重新组织，
Dense X Retrieval：以命题为单位的检索革新
该方法提出以 “命题” 作为新的搜索单元，颠覆了传统分块粒度。基于 Dense X Retrieval 论文的分块方法，在 dense_x_retrieval/dense_x_retrieval.py 提供了简单运行示例。方法的详细说明可查看 dense_x_retrieval/doc 相关文档。
LumberChunker：大模型驱动的动态分块
LumberChunker 借助大语言模型的理解能力，通过迭代提示 LLM 来识别内容转换点，将文档动态分割为语义独立的块。示例代码在 LumberChunker/Code 文件夹下，算法详细解读在 LumberChunker/doc 中。
Meta-Chunking：介于句子与段落间的逻辑纽带
Meta-chunking 文本分块方法是一种通过句子之间的困惑度动态调整窗口大小并结合语义理解来实现更精准文本分段的技术，能有效处理不同长度文本的语义单元划分。
完整代码在Meta-Chunking文件夹，算法详细解读在Meta-Chunking/doc中。
3、邀你一起共建
文本分块技术仍在不断发展，Awesome-Chunker 期待更多开发者加入共建，分享更多优质的分块方法、优化思路或使用经验。如果你在 RAG 任务中遇到分块难题，不妨试试这个项目，或许能找到意想不到的解决方案。
现在就点击链接（https://github.com/jinbo0906/Awesome-Chunker）star 项目，让我们一起在 RAG 的世界里，用更智能的分块技术，解锁更强大的RAG能力！
