分块

RAG 中的语义分块：实现更优的上下文检索

检索增强生成（RAG）技术异军突起，席卷了整个大语言模型领域。通过将大语言模型（LLMs）的强大能力与外部知识检索相结合，RAG使得模型能够生成准确且有依据的回复，即便在专业领域也不例外。在每一个表现卓越的RAG流程背后，都有一个默默发挥关键作用的 “英雄”：分块技术，尤其是语义分块。

5/7/2025 8:35:11 AM

大模型之路

RAG分块优化之语义分块方法CrossFormer模型技术思路

笔者在前期文章中总结了RAG的分块《RAG常见13种分块策略大总结（一览表）》，本文介绍一个语义分段的工作，该工作解决的问题是文本语义分割，即将文档分割成多个具有连续语义的段落。传统方法通常依赖于预处理文档以分段来解决输入长度限制问题，但这会导致段间关键语义信息的丢失。 RAG系统中的文本分块方法主要分为基于规则和基于LLM的方法。

4/2/2025 4:00:00 AM

余俊晖

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