RAG不是简单投喂，还需要精心修枝剪叶

在AI技术迅猛发展、日新月异的当下，我们对智能助手的期望早已不再局限于简单的问答。你是否曾有过这样的疑惑：为何有些AI的回答精准流畅，而有些却答非所问呢？答案也许就藏在RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术之中，这是一种正在默默重塑AI能力的技术。要是你以为RAG仅仅是“把文档丢进知识库中”这么简单，那可就小看它的复杂性了。今天，我们来揭示RAG的核心原理，深入剖析其中一个关键却常被忽略的环节——分块策略。毕竟，AI若要给出良好的回答，提供给它的信息首先得切割得恰当，而这一点，远比我们想象的更有讲究。

一、是什么RAG？它是如何工作的？

简单来说，RAG就如同一个极为聪明的助手。它回答问题时，不仅仅依靠自身的“知识储备”，还能够从外部信息库中查找最相关的资料以辅助作答。例如，当你向AI提问：“最近的环保技术有哪些突破？”倘若AI仅仅凭借以往的记忆作答，可能会不够全面。然而，有了RAG之后，它就会首先查阅最新的文章与报告，找出相关内容，然后结合这些信息给出答案。

RAG的具体工作流程可分为三个步骤：

存储信息：把大量的文档（比如文章、报告）转化成一种特殊的数学形式——向量，存起来备用。

匹配问题：当你提出问题时，AI会把问题也变成向量，然后在信息库中找到与之最匹配的内容。

生成答案：最后，AI把这些匹配的内容和你的问题一起交给大语言模型（LLM），生成一个更准确、更贴切的回答。

听起来很简单，对吧？但这里有个关键问题：文档往往很长，而AI一次能处理的信息量是有限的。怎么办？答案是分块——把大文档切成小块，让AI更容易消化。这一步不仅是为了适配AI的“胃口”，还直接决定了它找信息的效率和回答的质量。

二、用好RAG不简单

许多人一听到RAG，可能就会想：“不就是部署一个工具，例如Dify，然后把文档放进去，AI就能自动回答问题了嘛。”这种想法初看很诱人，然而在实际操作时，就会发现事情远非如此简单。RAG的实现不但需要技术支持，而且要依据具体的业务场景进行大量的调整与优化。

首先，文档的质量和格式差异很大，有的可能是杂乱无章的笔记，有的则可能是结构严谨的论文。若不精心处理就直接交给RAG，AI可能会找不到重点，甚至给出完全错误的答案。其次，不同行业对回答的要求也不尽相同，客服或许需要简洁明了的回复，科研人员可能需要详细的分析。这其中涉及的信息存储、检索精度、分块策略等环节，每一步都需要精心打磨。简单地部署一个工具，或许只是一个开端，而非终点。

三、为什么分块这么重要？

既然提到了分块，那我们就进一步深入探讨它的重要性。分块之于AI，就如同准备食材。若分块不佳，AI可能会无法抓住重点，甚至误解上下文。例如，将一段关于环保技术的完整描述强行分成两部分，AI可能只看到其中一部分，从而给出偏离的回答。反之，合理的分块能让AI迅速找到最相关的“食材”，进而得出理想的回答。

分块不当带来的后果还有很多。块过大时，AI可能无法处理；块过小时，关键信息可能会被割裂，在检索时遗漏重点。所以说，分块策略的优劣直接影响RAG的效果，而这一点恰恰是很多人所低估的难点之一。

接下来，我们将探讨RAG的五种分块策略，了解它们的原理、优缺点以及适用场景。

四、五种分块策略大揭秘

1. 固定大小分块：简单直接，但有风险

这是最基础的方法：按照固定的字数、词数或者标记数（token）将文档分割成小块。例如，每500字为一块。为避免句子被从中截断，通常相邻两块之间会设置一定的重叠部分（如重叠100字）。

优点：

操作简单，像切面包一样直截了当。

每块大小一致，AI处理起来很方便。

缺点：

可能会把一句话或一个完整的想法切成两半。

关键信息分散在不同块中，AI检索时容易漏掉重点。

适合场景：文档内容比较零散、不太讲究上下文时可以用，但对复杂文档来说效果一般。

2. 语义分块：按意思切，聪明又贴心

这种方法不再按照机械的字数进行划分，而是依据内容的“意思”来切分。具体操作如下：

先把文档分成句子或段落等有意义的单元。

为每个单元生成一个向量表示（嵌入）。

比较相邻单元的相似度：如果很相似，就合并成一块；如果差异大了，就另起一块。

优点：

保留了内容的自然流畅性和完整思路。

每块内容更丰富，AI检索时能抓住更相关的部分，回答更靠谱。

缺点：

需要设定一个相似度的标准（阈值），并且该标准可能会因文档的不同而发生变化，需要不断尝试调整。

适合场景：当文档有清晰的主题或段落划分时，这种方法能让AI更好地理解内容。

3. 递归分块：层层分解，灵活实用

递归分块类似于剥洋葱。首先，按照文档的自然分隔（例如段落或章节）将其划分为大块。若某一块过大（超出预设大小），则进一步细分，直至每一块都合适为止。

这种分块方法具有以下优点：

• 既能够保留文档的自然结构，又可以控制块的大小。

• 适应性很强，适用于各类文档。

然而，它也存在一些缺点：

• 相较于固定大小分块更为复杂，计算量也略多一些。

其适合的场景为：当文档具有层次结构且需要控制大小时，递归分块这种方法非常实用。

比固定大小分块复杂一点，计算量稍微多一些。

适合场景：文档有层次结构，又需要控制大小的时候，这种方法很实用。

4. 基于文档结构的分块：跟着“骨架”走

这种方法直接基于文档的自然结构进行分块，例如依据标题、章节或者段落来划分。每一个块都对应一个逻辑单元，像是一个章节或者一个小标题下涵盖的内容。

优点：

尊重文档的逻辑布局，AI理解起来更顺手。

分块边界清晰，管理方便。

缺点：

前提是文档得有明确的结构，如果乱七八糟就不好使。

分块大小可能不均匀，有的块太大，AI处理不了。

适合场景：学术论文、技术文档等结构化强的文件用这个很合适。

5. 基于LLM的分块：交给AI自己搞定

大语言模型（LLM）十分聪明，那么为何不让它来进行分块呢？具体而言，就是给LLM布置一个任务，使其依据内容生成独立且有意义的小块。

优点：

1. 优点

• 其分块结果在语义准确性方面表现最佳，因为LLM能够理解深层含义。

• 所分出的每块内容质量非常好，方便AI使用。

2. 缺点

• 计算量较大，成本高昂，不能随意使用。

• LLM的处理范围存在限制，文档过长时可能会出现卡顿现象。

3.适合场景

• 预算充足、对质量要求极高时，可以试试这个“高端玩法”。

五、如何选择适合自己的分块策略

这五种方法各有千秋，选哪种得看你的需求：

1. 如果想要简单省事，固定大小分块容易上手，适用于内容不复杂的场景。

2. 若追求语义，语义分块和递归分块能让AI更好地理解内容，适合处理需要深度理解的文档。

3. 要是文档结构清晰，基于文档结构的分块专为有层次的文档而设计。

4. 预算充足，基于LLM的分块：交给AI自己搞定。

实际使用中，语义分块通常是一个不错的起始点，其在语义完整性和效率之间实现了较好的平衡。然而，最为可靠的方法还是依据文档类型和目标进行尝试，从而找到最适合的那一种。你或许会问：“我直接采用工具默认的分块不就行了吗？”答案是：可以，但效果可能会有所减损。在真正的业务落地过程中，分块策略的优化往往需要反复试验，甚至要结合多种方法，这样才能达到最佳效果。

七、总结

RAG技术为AI的回答能力开启了新世界的大门，而分块策略则是开启这扇门的钥匙。若能选择合适的“钥匙”，AI就能更智能、更精准地为用户提供服务。不过，正如前文所述，RAG绝不是一种“部署即可”的简单技术。从信息存储，到分块策略，再到检索与生成，其中的每一个步骤都可能成为业务落地的阻碍。希望这篇文章能助力读者更好地理解RAG的本质以及分块策略的奥秘，从而在探索AI的征程中少走弯路。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！