构建更优秀的语言模型应用的关键分块技术

构建检索增强生成（RAG）应用时，文档分块至关重要，影响信息检索和生成的准确性。

分块策略包括固定大小、递归、语义、文档基础等，选择合适的方法需考虑文档特性和检索需求。

固定大小分块简单快速，但可能忽略语义边界，适用于简单文档和快速原型。

递归分块尊重自然文本边界，保持语义相关内容在一起，适用于一般应用和非结构化文本。

语义分块基于内容意义确定边界，适用于复杂文档，能提高检索质量。

文档基础分块利用文档的结构元素，适用于有明确层次的文档。

延迟分块先嵌入整个文档，再进行分块，适用于技术文档和法律文本。

自适应分块根据内容特性动态调整分块参数，适用于信息密度变化大的文档。

层次分块创建多个粒度层次，适用于大型技术手册和综合文档。

LLM基础分块利用大型语言模型智能确定分块边界，适用于高质量检索要求的应用。

代理分块动态选择分块策略，适用于异构文档集合。

选择分块策略时需考虑文档特性、嵌入模型的上下文窗口和查询模式。

建立指标并进行测试，跟踪检索精度、答案准确性和用户满意度。