详解RAG五种分块策略（一）RAG分块应用中普遍存在的问题

RAG通过结合检索与生成技术，依赖其高效检索算法、多模态融合能力及系统级优化，解决了基础大模型在企业内部应用的局限性，例如通过RAG技术对接企业内部知识库，支持知识动态更新与实时交互，显著降低了大模型的幻觉风险，无需微调训练模型，低成本适配企业垂直领域的应用场景，在数据安全与可控性方面，可加入权限控制逻辑，确保敏感信息仅在授权范围内使用，同时通过引用标注实现可追溯性。

但是在RAG应用工程化过程中，特别在金融、医疗等高风险领域 ，“可验证性”、“准确性”比“智能性”更重要，分块策略是RAG系统的核心环节，不同的分块策略，直接影响检索效率与生成质量。

我们先简单回顾一个RAG的基本工作流程：

RAG工作流程（图片来源：DailyDoseofDS）

有时候我们的文档可能很大，或者结构很复杂，在步骤①中需要对文档进行分块处理，将大文档分成较小单位/可管理的部分，以确保文本适合嵌入模型的输入大小。

由于采用不恰当的分块策略，可能导致我们最终应用RAG的效果达不到预期，面临答案可信度不足、关键信息漏检、复杂文档提取瓶颈**等问题。这些问题直接影响RAG系统的可靠性和实用性。

一、RAG分块应用中普遍存在的问题

准确性：答案可信度不足

幻觉问题

即使检索到相关文档，大模型仍可能脱离文档内容编造答案（尤其在文档信息模糊或矛盾时）。例如如：用户问“某基金近3年收益率”，模型可能捏造数据而非引用检索到的报告。

检索噪声干扰

相似度搜索返回的文档片段可能包含无关信息，导致模型生成答案时被误导。例如：检索到10篇文档，其中3篇主题相关但含错误数据，模型可能融合错误信息。

细粒度理解缺失

模型难以精准理解数字、日期、专业术语的上下文含义，导致关键信息误用。例如：将“预计2025年增长10%”误解为历史数据。

召回率：关键信息漏检

语义匹配局限

传统向量搜索依赖语义相似度，但用户问题与文档表述差异大时漏检（如术语vs口语）。例如：用户问“钱放货币基金安全吗？”可能漏检标题为“货币市场基金信用风险分析”的文档。

长尾知识覆盖不足

低频、冷门知识因嵌入表示不充分，在向量空间中难以被检索到。例如：某小众金融衍生品的风险说明文档未被召回。

多跳推理失效

需组合多个文档片段才能回答的问题（如因果链），单次检索难以关联分散的知识点。例如：“美联储加息如何影响A股消费板块？”需先检索加息机制，再关联A股消费板块。

复杂文档解析：信息提取瓶颈

非结构化数据处理

• 表格/图表：文本分块会破坏表格结构，导致行列关系丢失（如财报中的利润表）。
• 公式/代码：数学公式或程序代码被错误分段，语义完整性受损。
• 扫描件/图片：OCR识别错误率高，尤其对手写体或模糊文档。

上下文割裂问题

固定长度分块（如512字符）可能切断关键上下文：

分块1结尾：“…风险因素包括：”

分块2开头：“利率波动、信用违约…” → 模型无法关联分块1的提示语。

文档逻辑结构丢失

标准分块策略忽略章节、段落、标题的层级关系，影响知识图谱构建。例如：将“附录”中的备注误认为正文结论。

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