4k纸怎么变成16k纸

在上一期，我们借助dify平台尝试搭建了一个关于公司制度的智能问答应用，然而结果并不理想。今天，我们来深入分析一下其中的原因，并重点讨论文本分块（Chunking）的重要性。

对于RAG系统来说，面对的是诸如合同、规章制度、技术文档等长篇文本，而LLM模型则对输入文本的长度有所限制。将长文档切割成合适的文本块（Chunk）显得尤为重要。

为什么文本分块（Chunking）是RAG成功的关键呢？

RAG的检索单位是文档块（Chunk），而非整个文档。分块的质量直接决定了检索结果的好坏。

文本分块的核心影响体现在三个方面：

1. 是否能准确命中答案所在的内容块（召回能力）；

2. 内容块是否可以被LLM模型正确理解（语义完整性）；

3. 答案是否具备足够的上下文支撑（语境覆盖）。

接下来，我们来对比几种不同的分块策略：

1. 固定长度分块：每N个token进行分块，可以设置重叠窗口。这种策略的优点是简单、高效，但可能存在语义割裂的问题。

2. 语义分块：以句子、段落或标题为边界进行分块。这种策略可以保持语义完整性，上下文清晰。但缺点是长度不可控，实现较为复杂。

3. 混合策略：结合前两种策略的优点，根据文档结构进行优先分块，同时保证一定的token长度。这种策略实现复杂，但可以达到较好的覆盖与语义效果。

以公司制度文档为例，不同的分块方式会对答案命中产生显著影响。例如，对于“员工有哪些带薪假？”这样的问题，固定分块可能导致部分假期被切碎，而语义分块则能更准确地命中完整假期章节。

针对不同类型的文档，我们也给出了最佳实践建议。例如，对于合同、制度、法律条文等强语义、结构清晰的文档，推荐采用结构化语义分块加标题元数据的方式。

文本分块是RAG系统中至关重要的步骤。好的分块策略可以显著提升检索命中率和LLM回答质量，是构建高质量、高性能RAG应用的基础。

在下一期，我们将详细介绍如何在dify平台上实现语义分块策略。希望大家持续关注，三连感谢！