元分块:通过逻辑感知学习高效的文本分段
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对检索增强生成(RAG)过程中文本分块的重要性缺失问题,提出了“元分块”概念,旨在构建句子与段落之间的细粒度分块方式。通过设计两种基于大语言模型的策略,实验结果表明,元分块显著提升了基于RAG的单跳和多跳问答的性能,特别是在2WikiMultihopQA数据集上,相较于相似性分块提高了1.32的效果,同时缩短了执行时间。
本研究引入“元分块”概念,解决RAG中文本分块的重要性问题。通过两种大语言模型策略,实验表明元分块显著提升了RAG在单跳和多跳问答中的性能,尤其在2WikiMultihopQA数据集上效果提升1.32,并缩短了执行时间。