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文本分块

RAG系统文本分块实用指南：借助ChunckerFlow突破分块困境

RAG系统文本分块实用指南：借助ChunckerFlow突破分块困境

检索增强生成（RAG）已成为现代AI应用的核心，从问答系统到智能文档检索均有广泛应用。 但一个常被忽视的关键问题正悄然破坏RAG性能：文本分块质量低下。 分块决策会贯穿整个RAG流水线——分块过大导致检索精度下降，过小则丢失关键上下文，边界不当则割裂完整语义。
11/4/2025 4:15:00 AM 大模型之路
告别固定分块！2024 EMNLP 新方法 LumberChunker：用 LLM 实现动态语义分块，检索效果显著提升

告别固定分块！2024 EMNLP 新方法 LumberChunker：用 LLM 实现动态语义分块，检索效果显著提升

在大语言模型（LLM）主导的现代 NLP 领域，密集检索已成为问答、摘要、知识问答等任务的核心支撑 —— 毕竟模型再强大，也需要精准的外部上下文来避免 “幻觉”、获取最新信息。 但检索效果的好坏，往往卡在一个容易被忽视的环节：文本分块。 传统分块方法（按句子、段落或固定长度切割）就像用尺子机械丈量文本，完全忽略了内容的语义关联性：要么把一个完整的概念拆得七零八落，导致检索片段上下文残缺；要么把多个无关主题硬塞进一个块里，引入大量噪声。
8/25/2025 8:59:13 AM Goldma
RAG应用如何进行有效的文本切分

RAG应用如何进行有效的文本切分

在RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）应用中，文本分块（Text Chunking）是连接“知识存储”与“检索-生成”的核心预处理步骤，其重要性体现在对检索效率、相关性、生成质量及系统灵活性的多维度影响。 首先松哥和大家讨论第一个问题，就是为什么我们要重视文本切分。 一、为什么文本切分很重要1.1 提升检索相关性：精准匹配用户需求RAG 的核心是“先检索、后生成”，而检索的本质是从知识库中找到与用户查询语义最相关的信息。
8/1/2025 1:55:00 AM 江南一点雨