如何优化RAG应用中的文档切分？

最新推荐文章于 2025-04-27 10:09:52 发布
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概述：

在面对庞大的文档数据时，如何有效切分文档，确保信息的高效传递，成为了RAG应用中的一项核心技术。本文将介绍如何通过递归字符切分方法进行文档分块，确保数据的完整性，并提高查询效率。

关键点：
  • RAG应用概述
  • 文档切分的挑战
  • 递归字符切分方法详解
  • 实际应用中的优化建议
【AI大模型应用开发】【RAG优化 / 前沿】0. 综述：盘点当前传统RAG流程中存在的问题及优化方法、研究前沿
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10个痛点问题，20+优化方法，8个前沿RAG研究。本文我们从RAG的流水线开始，全面梳理了当前传统RAG存在的问题，同时针对每个问题，总结了优化方法。并且，整理了当前前沿的RAG研究。
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第八章（文档切分常见算法）根据每个Sentence切分？
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RagFlow文档切块提升
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RAG模式下文档向量切片问题及解决方案
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在使用RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强技术时，会涉及到知识库的构建和文档的切分。文档切分的好坏对下游任务的效果至关重要。文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多，又担心语义信息丢失。
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检索增强生成（RAG）的性能在很大程度上取决于其检索模块的质量，而文本分块（Chunking）是决定检索质量的关键前置步骤。粗暴或不恰当的分块会导致信息丢失、上下文割裂、检索效率低下等问题，严重影响 RAG 系统的最终表现。本文系统性地探讨了文本分块的核心目标与挑战，从克服上下文窗口限制、提高检索精度、维护上下文完整性等角度阐述了其重要性。接着，详细介绍了固定大小、基于句子、递归字符、基于文档结构等基础分块策略，并给出了结合 Markdown 文档结构的混合分块策略的 Python 实现。
RAG - 五大文档切分策略深度解析
小工匠
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检索增强生成RAG系列3--RAG优化之文档处理
代码还是得自己扣
06-30 1969
在上一章中罗列了对RAG准确度的几个重要关键点，主要包括2方面，这一章就针对其中一方面，来做详细的讲解以及其解决方案。
RAG | 文本切分之按字符切分、按字符递归切分
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08-01 1321
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频，免费分享！
LLM--RAG中的文本切分策略及长上下文窗口是否会取代RAG？
penriver的博客
04-14 3610
在使用基于检索的生成模型（RAG）处理长文本数据时，合理的文本切割策略是提高模型性能和效率的关键。本文讲解文本切割相关的概念及技术要点。 目前LLM模型进化的方向是增加上下文窗口的长度，主流LLM支持的上下文窗口长度越来越大，并且随着Infini-Transformer架构的出现，那么长上下文窗口是否会取代RAG？
RAGFlow解析（分块）方法说明
我用VB编程滴
02-17 8378
这样做的好处是LLM可以更好的概括论文中相关章节的内容， 产生更全面的答案，帮助读者更好地理解论文。姓名/名字'TAB'电话/手机/微信'TAB'最高学历（高中，职高，硕士，本科，博士，初中，中技，中 专，专科，专升本，MPA，MBA，EMBA）供应商/供货商'TAB'颜色（黄色、红色、棕色）'TAB'性别（男、女）'TAB'尺码（M、L、XL、XXL）支持的文件格式为DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML、HTML。支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。
#LLM入门 | langchain | RAG # 4.3_文档分割
weixin_45312236的博客
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上一章讨论了文档标准化加载，现在转向文档的细分，这虽简单却对后续工作有重大影响。
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